数学建模社区-数学中国

标题: 基于改进的BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测 [打印本页]
作者: 雩风三日    时间: 2021-1-21 18:00
标题: 基于改进的BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测
基于改进的BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测
! x! }+ J7 x. `% P& |
4 G: X7 P* m: c* R" D0 i/ {' `& o# d       针对输油管道易发生腐蚀问题，建立了遗传算法( GA) 优化反向传播神经网络( BPNN) 的输油管道内腐蚀速率预测模型，给出了具体的优化流程。运用GA 优化BPNN 模型的起始权值和阈值，有效避免了单一BPNN 模型陷入局部最优的问题发生，从而提升了预测的准确率。以某条输油管线为例，对改进的GA-BPNN模型进行验证和分析，结果表明: BPNN 模型预测的最高相对误差高达24.49%，平均相对误差为11.13%。相较于BPNN 模型，GA-BPNN 模型的预测精度有了较大幅度地提高，最大相对误差仅为8.16 %，平均相对误差为3.10 %。因此使用GA-BPNN 模型预测管道腐蚀情况可为管道的检维修提供可靠的理论依据。& k& U6 Y5 q! u* }8 C# l3 Y0 y
% j2 ^+ z3 g1 X% f: r3 \
关键词: 反向传播神经网络; 遗传算法; 管道腐蚀; 腐蚀速率; 输油管道
' Y( b' ?& F  m+ J7 s7 g' y
7 ~8 y$ t9 n& b. [. r

基于改进的BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测_凌晓.pdf

1.9 MB, 下载次数: 1, 下载积分: 体力 -2 点

售价: 1 点体力  [记录]





欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5