【摘 要】
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为解决输油管道易腐蚀,且腐蚀程度难以测量的问题,提出使用改进的粒子群算法(PSO)优化误差反向传播神经网络(BPNN)对输油管道内腐蚀速率进行预测。改进的PSO算法提升了自身搜
【机 构】
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兰州理工大学石油化工学院,太原卫星发射中心
【基金项目】
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甘肃省重点研发计划-工业类(1604GKCA022)
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为解决输油管道易腐蚀,且腐蚀程度难以测量的问题,提出使用改进的粒子群算法(PSO)优化误差反向传播神经网络(BPNN)对输油管道内腐蚀速率进行预测。改进的PSO算法提升了自身搜索到全局最优的能力,可为BPNN提供最优初始权值和阈值,从而有效避免BPNN易陷入局部最优的问题发生。以某条输油管线为例,分别运用标准的BPNN模型、PSO-BPNN以及改进的PSO-BPNN对该管线内腐蚀速率进行预测。结果表明:基于改进的PSO-BPNN的预测结果平均相对误差为5.57%,预测精度较BPNN和PSO-BPNN有明显
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