基于灰色-RBF算法的瓦斯水合物相平衡预测研究

发布时间：2017-08-22 10:16

  本文关键词：基于灰色-RBF算法的瓦斯水合物相平衡预测研究

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【摘要】：瓦斯水合物在生成过程中会受到很多种因素的影响,其中最主要的三个因素是瓦斯组分、温度和压力。由于其生成过程具有随机性、弱相依性和突变性等特点,运用以往的热力学相平衡预测模型进行预测还存在着预测数值误差比较大、计算速度慢等缺点,因此运用数学理论建立一种预测精度高、误差小的预测模型具有重要的现实意义。基于以上原因,本文选用对原始数据要求较低、又能对受多因素控制的系统进行预测的GM(1,N)模型预测理论和收敛速度快、学习时间短和逼近程度高等优点的RBF神经网络两种理论,建立瓦斯水合物相平衡预测模型。主要做了以下工作：1.本文运用GM(1,N)模型对多变量系统进行建模的原理,结合RBF神经网络理论,建立了多因素影响的瓦斯水合物相平衡预测模型。2.在灰色理论和RBF神经网络二者的结合方法上选取的是差值结合法,并将实际的相平衡参数值参与到模型运算中,从而提高模型的预测精度。3.建立了RBF神经网络瓦斯水合物预测模型、灰色-RBF神经网络瓦斯水合物预测模型和改进灰色-RBF神经网络瓦斯水合物相平衡预测模型,利用三种模型对瓦斯水合物相平衡进行预测,通过实验分析得出改进灰色-RBF神经网络预测模型的预测精度最好,误差最小。4.通过大量的样本值分别预测了CH4、C2H6、C3H8等单组分气体和CH4、C2H6、 C3H8、i-C4H10、n-C4H10、 CO2和N2等气体组成的多组分气体的瓦斯水合物生成相平衡参数,分析了改进模型的预测精度和相对误差。结果表明模型预测值的平均相对误差满足预测精度要求,因此改进的灰色-RBF神经网络建立的预测模型将成为瓦斯水合物相平衡计算及预测的有效方法。
【关键词】：GM(1 N)模型 RBF 瓦斯水合物 相平衡
【学位授予单位】：黑龙江科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD712
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 1 绪论10-19
• 1.1 研究背景10-17
• 1.1.1 瓦斯水合物的国外研究现状10-11
• 1.1.2 瓦斯水合物热力学国内研究现状11-13
• 1.1.3 瓦斯水合物生成条件的各种预测模型研究现状13-17
• 1.2 研究的目的及意义17-18
• 1.3 研究内容18
• 1.4 本论文的章节安排18-19
• 2 预备知识19-38
• 2.1 瓦斯水合物的基本理论19-22
• 2.1.1 瓦斯水合物的基本性质19-20
• 2.1.2 瓦斯水合物生成机理20-21
• 2.1.3 瓦斯水合物相平衡预测方法21-22
• 2.2 灰色预测法22-31
• 2.2.1 灰色理论22-24
• 2.2.2 灰色GM(1,1)预测模型24-27
• 2.2.3 灰色GM(1,N)预测模型27-29
• 2.2.4 GM(1,N)模型改进29-31
• 2.3 RBF神经网络及其改进算法31-36
• 2.3.1 RBF神经网络模型31-33
• 2.3.2 RBF神经网络训练方式33
• 2.3.3 改进的RBF神经网络33-36
• 2.4 灰色神经网络模型36-37
• 2.5 本章小结37-38
• 3 建立瓦斯水合物相平衡预测模型38-48
• 3.1 瓦斯水合物相平衡预测原理38
• 3.2 RBF神经网络模型38-40
• 3.3 灰色-RBF神经网络模型40-42
• 3.4 差值灰色-RBF神经网络模型42-47
• 3.4.1 差值灰色-RBF网络模型建模思路42-43
• 3.4.2 改进的灰色-RBF网络模型43-47
• 3.5 本章小结47-48
• 4 瓦斯水合物相平衡预测模型实证分析48-59
• 4.1 MATLAB软件介绍48
• 4.2 模型预测结果的分析与比较48-58
• 4.2.1 单组分瓦斯气体生成瓦斯水合物相平衡比较48-53
• 4.2.2 多组分瓦斯气体生成水合物相平衡比较53-58
• 4.3 本章小结58-59
• 5 总结与展望59-61
• 5.1 总结59
• 5.2 展望59-61
• 参考文献61-65
• 附录65-70
• 作者简历70-72
• 学位论文数据集72

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 马庆兰,陈光进,郭天民;含极性抑制剂体系中水合物生成条件的研究[J];高校化学工程学报;2000年01期

2 卢斌;吴强;;径向基神经网络的瓦斯水合物相平衡预测[J];黑龙江科技学院学报;2009年03期

3 王建国;王光辉;王海凤;;基于灰色理论与神经网络的煤与瓦斯突出预测[J];河南工程学院学报(自然科学版);2009年02期

4 皮艳慧;廖柯熹;孙欧阳;;天然气水合物生成条件预测模型及适用性评价[J];天然气与石油;2012年06期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 张鹤冰;一种基于小波分析理论的灰色预测方法[D];哈尔滨工程大学;2009年

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本文编号：718548