西安石油大学学报（自然科学版）
西安石油大學學報（自然科學版）
서안석유대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF XI'AN SHIYOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2014年
1期
66-70,75
,共6页
田震%靳文博%周磊%安云朋%伍鸿飞
田震%靳文博%週磊%安雲朋%伍鴻飛
전진%근문박%주뢰%안운붕%오홍비
蜡沉积速率%灰色关联分析%BP神经网络
蠟沉積速率%灰色關聯分析%BP神經網絡
사침적속솔%회색관련분석%BP신경망락
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.
利用灰色關聯法分析瞭7箇影響因素與管道蠟沉積速率的關聯度,確定瞭模型的輸入維數;通過建立7-10-1的BP神經網絡預測模型預測瞭所取樣本的蠟沉積速率,併對其預測精度進行驗證和對比.結果錶明:在攷慮7箇影響蠟沉積速率因素時,模型的精度可控製在0.5％左右,比攷慮4箇影響因素的精度更高;BP神經網絡預測模型的精度與輸入維數有關,維數的增大有利于精度的提高,但併不意味維數越高精度就越高;不同的初始權重和閾值對于預測的精度和汎化能力存在較大影響,但模型的精度仍在可接受範圍內,因此,該模型可用于蠟沉積速率預測.
이용회색관련법분석료7개영향인소여관도사침적속솔적관련도,학정료모형적수입유수;통과건립7-10-1적BP신경망락예측모형예측료소취양본적사침적속솔,병대기예측정도진행험증화대비.결과표명:재고필7개영향사침적속솔인소시,모형적정도가공제재0.5％좌우,비고필4개영향인소적정도경고;BP신경망락예측모형적정도여수입유수유관,유수적증대유리우정도적제고,단병불의미유수월고정도취월고;불동적초시권중화역치대우예측적정도화범화능력존재교대영향,단모형적정도잉재가접수범위내,인차,해모형가용우사침적속솔예측.
