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基于RBF神经网络的输油管道安全停输时间预测

文档作者: 高艳波1 马贵阳1 刘宏宇2 姚尧1 王雷1 代堪亮1        文档来源: 1 .辽宁石油化工大学石油天然气工程学院 2.中国石油天然气管道局国内事业部
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更新时间: 2014年06月15日
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针对影响海底输油管道停输的因素复杂,难以对管道安全停输时间做出准确判断的问题,提出了海底输油管道安全停输时间预测的径向基函数(RBF)神经网络模型,综合考虑了各因素对输油管道安全停输的影响。以实测数据为基础,训练网络并验证了模型的预测准确性。研究结果表明,径向基函数神经网络预测模型对训练样本的拟合精度和对验证样本的仿真精度分别达到98 .40%和97 .33%,可对海底输油管道安全停输时间进行有效预测,为海底输油管道的安全输送提供重要依据。

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