混沌粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在熱油管道仿真中的應用
關鍵詞：熱油管道仿真 混沌粒子群算法 rbf神經(jīng)網(wǎng)絡 預測模型
摘要：針對加熱輸油管道仿真中管道內(nèi)油流溫度和壓力變化,本文基于神經(jīng)網(wǎng)絡算法,利用管道數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控（SCADA）系統(tǒng)獲取的500組歷史運行數(shù)據(jù),建立了管道沿線溫度和壓力的預測模型.提出的預測模型采用混沌粒子群改進的RBF（CPSO-RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡算法.對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)（中心和寬度）、連接權重進行優(yōu)化,通過與其他方法對比可知提出的CPSO-RBF預測模型具有精度高、收斂快等特點.在日照-儀征熱油管道實際運行方案中驗證了提出的CPSO-RBF預測模型的可行性.
納米技術與精密工程雜志要求:
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