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基于改进的BP神经网络管输能耗预测模型  
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【英文篇名】 Prediction model of pipeline energy consumption based on improved BP neural network
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【作者】 高山卜; 钱成文; 张沛; 张玉志; 曾力波; 田望;
【英文作者】 GAO Shanbu; QIAN Chengwen; ZHANG Pei; ZHANG Yuzhi; ZENG Libo; TIAN Wang; National Engineering Laboratory of Transportation Safety of Oil & Gas Pipeline; PetroChina Pipeline R & D Center; PetroChina Beijing Natural Gas Pipeline Co. Ltd.;
【作者单位】 中国石油管道科技研究中心油气管道输送安全国家工程实验室; 中石油北京天然气管道有限公司;
【文献出处】 油气储运 , Oil & Gas Storage and Transportation, 编辑部邮箱 2014年 08期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 人工神经网络; BP神经网络; 误差控制; 能耗预测;
【英文关键词】 artificial neural network; BP neural network; error control; energy consumption prediction;
【摘要】 输油管道能耗指标受多种因素影响,为准确预测输油管道的能耗值,选择具有自组织、自适应能力且能逼近任意非线性连续映射的BP神经网络创建能耗预测模型;为提高模型的泛化能力,在传统的BP神经网络计算过程中加入误差控制公式,最终建立了基于改进的BP神经网络原油管道能耗预测模型。选用某输油管道运行能耗数据作为样本,为提高计算收敛速度和精度,对样本数据进行预处理,对建立的能耗预测模型进行训练和验证,得到该模型的模拟误差在2.77%以内,且模拟值能够真实反映真实值的变化趋势。将该模型推广至某天然气管道进行能耗预测,结果表明:其能够准确预测天然气管输能耗情况,预测误差不超过4.06%。因此,该模型适用于油气管输能耗预测,为管输能耗提供了一种新的预测方法。(图3,表2,参16)
【英文摘要】 Energy consumption of oil pipeline is affected by many factors. To predict the energy consumption accurately, the BP neural network, which is capable of self-organizing, self-adaptation, and approximating any nonlinear continuous mapping, is adopted to build a prediction model. In order to make the model more generalized, the error control formula is added in the computing process with traditional BP neural network. Finally, a prediction model of crude oil pipeline is obtained based on improved BP neural ne...
【更新日期】 2014-10-10
【分类号】 TE85
【正文快照】 管输企业为加强能耗成本的控制,需根据近年来的能耗指标预测未来的能耗情况,对现有的能耗技术进行调整与改进。李晓宇等[1]将季节因素引入到管输能耗预测模型中,建立了原油管输能耗预测模型,可在有限数据条件下实现管输能耗预测。丁云辉等[2]依据某原油管道多年来输量及油、电?

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