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混沌粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在熱油管道仿真中的應(yīng)用
關(guān)鍵詞：熱油管道仿真 混沌粒子群算法 rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè)模型
摘要：針對(duì)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(luò)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(yùn)行數(shù)據(jù),建立了管道沿線溫度和壓力的預(yù)測(cè)模型.提出的預(yù)測(cè)模型采用混沌粒子群改進(jìn)的RBF（CPSO-RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法.對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)（中心和寬度）、連接權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化,通過與其他方法對(duì)比可知提出的CPSO-RBF預(yù)測(cè)模型具有精度高、收斂快等特點(diǎn).在日照-儀征熱油管道實(shí)際運(yùn)行方案中驗(yàn)證了提出的CPSO-RBF預(yù)測(cè)模型的可行性.
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