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预测管道蜡沉积速率的BP神经网络模型研究
引用本文:田震,靳文博,周磊,安云朋,伍鸿飞.预测管道蜡沉积速率的BP神经网络模型研究[J].西安石油大学学报(自然科学版),2014(1).
作者姓名:田震  靳文博  周磊  安云朋  伍鸿飞
作者单位:西南石油大学石油工程学院;青海油田采油二厂;
摘    要:利用灰色关联法分析了7个影响因素与管道蜡沉积速率的关联度,确定了模型的输入维数;通过建立7-10-1的BP神经网络预测模型预测了所取样本的蜡沉积速率,并对其预测精度进行验证和对比。结果表明:在考虑7个影响蜡沉积速率因素时,模型的精度可控制在0.5%左右,比考虑4个影响因素的精度更高;BP神经网络预测模型的精度与输入维数有关,维数的增大有利于精度的提高,但并不意味维数越高精度就越高;不同的初始权重和阈值对于预测的精度和泛化能力存在较大影响,但模型的精度仍在可接受范围内,因此,该模型可用于蜡沉积速率预测。

关 键 词:蜡沉积速率  灰色关联分析  BP神经网络

Prediction of wax deposition rate in pipeline by BP neural network
Abstract:
Keywords:
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