高技术通讯
高技術通訊
고기술통신
HIGH TECHNOLOGY LETTERS
2008年
7期
719-724
,共6页
王立%王耀辉%肖昕璐%闫湖%郭澎%史广顺%王庆人
王立%王耀輝%肖昕璐%閆湖%郭澎%史廣順%王慶人
왕립%왕요휘%초흔로%염호%곽팽%사엄순%왕경인
傅立叶分析%小波分析%人工神经网络%支持向量机%管道安全%第三方破坏
傅立葉分析%小波分析%人工神經網絡%支持嚮量機%管道安全%第三方破壞
부립협분석%소파분석%인공신경망락%지지향량궤%관도안전%제삼방파배
提出了一种基于分布式光纤传感和人工神经网络判别的长距离输油管道安全预警系统.该系统利用光纤传感器收集管道周围土壤的振动信号,通过神经网络判断是否存在针对管道的破坏性行为和判别破坏性行为的类别,实现对油气管道的长距离安全预警.系统在预处理阶段对信号大幅度降维,降低数据处理的时间复杂度,以满足实时性的要求.在识别阶段则采用人工神经网络模型,包括反向传播(BP)网络和支持向量机(SVM).试验结果表明,这两种神经网络模型对打夯、镐刨、电钻三类破坏行为的识别率分别达到96.5和97.1%,均优于以往文献中的报道.
提齣瞭一種基于分佈式光纖傳感和人工神經網絡判彆的長距離輸油管道安全預警繫統.該繫統利用光纖傳感器收集管道週圍土壤的振動信號,通過神經網絡判斷是否存在針對管道的破壞性行為和判彆破壞性行為的類彆,實現對油氣管道的長距離安全預警.繫統在預處理階段對信號大幅度降維,降低數據處理的時間複雜度,以滿足實時性的要求.在識彆階段則採用人工神經網絡模型,包括反嚮傳播(BP)網絡和支持嚮量機(SVM).試驗結果錶明,這兩種神經網絡模型對打夯、鎬鑤、電鑽三類破壞行為的識彆率分彆達到96.5和97.1%,均優于以往文獻中的報道.
제출료일충기우분포식광섬전감화인공신경망락판별적장거리수유관도안전예경계통.해계통이용광섬전감기수집관도주위토양적진동신호,통과신경망락판단시부존재침대관도적파배성행위화판별파배성행위적유별,실현대유기관도적장거리안전예경.계통재예처리계단대신호대폭도강유,강저수거처리적시간복잡도,이만족실시성적요구.재식별계단칙채용인공신경망락모형,포괄반향전파(BP)망락화지지향량궤(SVM).시험결과표명,저량충신경망락모형대타항、호포、전찬삼류파배행위적식별솔분별체도96.5화97.1%,균우우이왕문헌중적보도.
