化工自动化及仪表
化工自動化及儀錶
화공자동화급의표
CONTROL AND INSTRUMENTS IN CHEMICAL INDUSTRY
2014年
1期
14-18
,共5页
管道泄漏预测%神经网络%差分进化算法
管道洩漏預測%神經網絡%差分進化算法
관도설루예측%신경망락%차분진화산법
pipeline leak prediction%neural network%differential evolution algorithm
提出了一种基于神经网络与差分进化算法的天然气泄漏预测方法,该方法采用RBF神经网络作为泄漏预测模型,引入改进的差分算法对网络的初始连接权值进行优化.为了在全局搜索和局部搜索之间取得最佳平衡,提出了一种自适应变异因子和交叉概率的改进算法,并将其应用于泄漏预测神经网络模型优化.将所提出的方法与原始算法的前向网络预测方法进行了比较.结果表明:所提出的方法收敛速度快,所得模型的预测误差小、准确率较高、迭代次数少、泛化能力强,对天然气的泄漏预测有很好的参考作用.
提齣瞭一種基于神經網絡與差分進化算法的天然氣洩漏預測方法,該方法採用RBF神經網絡作為洩漏預測模型,引入改進的差分算法對網絡的初始連接權值進行優化.為瞭在全跼搜索和跼部搜索之間取得最佳平衡,提齣瞭一種自適應變異因子和交扠概率的改進算法,併將其應用于洩漏預測神經網絡模型優化.將所提齣的方法與原始算法的前嚮網絡預測方法進行瞭比較.結果錶明:所提齣的方法收斂速度快,所得模型的預測誤差小、準確率較高、迭代次數少、汎化能力彊,對天然氣的洩漏預測有很好的參攷作用.
제출료일충기우신경망락여차분진화산법적천연기설루예측방법,해방법채용RBF신경망락작위설루예측모형,인입개진적차분산법대망락적초시련접권치진행우화.위료재전국수색화국부수색지간취득최가평형,제출료일충자괄응변이인자화교차개솔적개진산법,병장기응용우설루예측신경망락모형우화.장소제출적방법여원시산법적전향망락예측방법진행료비교.결과표명:소제출적방법수렴속도쾌,소득모형적예측오차소、준학솔교고、질대차수소、범화능력강,대천연기적설루예측유흔호적삼고작용.
