预测管道蜡沉积速率的BP神经网络模型研究 |
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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). |
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作者姓名: | 田震 靳文博 周磊 安云朋 伍鸿飞 |
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作者单位: | 西南石油大学石油工程学院;青海油田采油二厂; |
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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。
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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 |
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Abstract: | |
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