[发明专利]基于GA-BP神经网络的湿气管道持液率预测方法在审
| 申请号： | 202111053777.0 | 申请日： | 2021-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN113836797A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 肖荣鸽;靳帅帅;王栋;庄琦;刘博 | 申请（专利权）人： | 西安石油大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/08;G06N3/12;G06F113/08;G06F113/14 |
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| 地址： | 710065 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于GA‑BP神经网络预测湿气管道持液率的方法，收集并分析了大量湿气管道实验数据，作为云联数据进行大量机器学习；构建遗传算法优化的BP神经网络，主要进行了以下工作：确定BP神经网络初始结构；确定遗传算法中种群大小、编码长度和适应度；选择遗传算子；计算最优权值和阈值；检验模型准确性；计算湿气管道系统的持液率参数。本发明为解决BP神经网络的不足，采用遗传算法优化BP神经网络，遵循“优胜劣汰”的原则，具有良好的全局搜索性能，较好的克服了BP算法局部最优的缺陷，同时可优化BP神经网络初始权重和阈值，进一步提高BP神经网络的计算精度。适用范围广，准确率高达95％以上。除了湿气管道，本发明同样适用于动力工程、核能利用、化工等工业领域的气液两相流持液率流动参数预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ga bp 神经网络 湿气 管道 持液率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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