【摘 要】
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在天然气实际运营中,连接上游和下游的燃气门站成为了重要的输配中心,控制着上下游的工业发展,因此,天然气门站的正常运作显得尤为关键。本文详细阐述了内蒙古某燃气公司门站出现的流量计数据异常状况,利用神经网络工具,建立起影响该异常的关键因素分析模型,并判断出流量为关键因素,之后利用BP神经网络、RBF神经网络以及蚁群算法优化后的RBF神经网络作为研究工具,对门站在异常状态下的负荷流量进行了预测。首先,介
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在天然气实际运营中,连接上游和下游的燃气门站成为了重要的输配中心,控制着上下游的工业发展,因此,天然气门站的正常运作显得尤为关键。本文详细阐述了内蒙古某燃气公司门站出现的流量计数据异常状况,利用神经网络工具,建立起影响该异常的关键因素分析模型,并判断出流量为关键因素,之后利用BP神经网络、RBF神经网络以及蚁群算法优化后的RBF神经网络作为研究工具,对门站在异常状态下的负荷流量进行了预测。首先,介绍了 BP神经网络的研究方法。利用该研究工具对门站的异常状况进行分析判断,确定了管线温度、压强、流量三个指标作为输入,异常状态的判断为输出,建立起关键因素的分析模型,模型分析的准确性达到要求,并根据分析,判断出流量作为影响异常的关键因素。然后,详细阐述了 RBF神经网络以及蚁群算法的应用原理,对蚁群算法优化RBF神经网络的过程进行了阐述。在优化过程中,对蚁群算法初始信息素做出调整,给出单只蚂蚁对于整体路线的贡献度。之后利用BP神经网络、RBF神经网络以及蚁群算法优化后的RBF神经网络三种分析工具,建立了异常状态下流量负荷的预测模型,获得预测结果,并对预测结果进行对比,证明了优化后RBF神经网络模型预测的准确性。最后,选择回归模型作为研究工具,对异常状态下负荷流量进行建模分析,获得预测结果,并与神经网络模型的预测结果进行比较分析。
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