混沌粒子群优化的RBF神经网络在热油管道仿真中的应用

发布时间：2018-10-08 11:35

【摘要】：针对加热输油管道仿真中管道内油流温度和压力变化,本文基于神经网络算法,利用管道数据采集与监控(SCADA)系统获取的500组历史运行数据,建立了管道沿线温度和压力的预测模型.提出的预测模型采用混沌粒子群改进的RBF(CPSO-RBF)神经网络算法.对RBF神经网络的参数(中心和宽度)、连接权重进行优化,通过与其他方法对比可知提出的CPSO-RBF预测模型具有精度高、收敛快等特点.在日照-仪征热油管道实际运行方案中验证了提出的CPSO-RBF预测模型的可行性.
[Abstract]:In view of the variation of oil flow temperature and pressure in heating oil pipeline simulation, this paper, based on neural network algorithm, uses pipeline data acquisition and monitoring (SCADA) system to collect and monitor 500 groups of historical operation data. The prediction model of temperature and pressure along the pipeline is established. The proposed prediction model uses chaotic particle swarm optimization improved RBF (CPSO-RBF) neural network algorithm. The parameters (center and width) and connection weight of RBF neural network are optimized. Compared with other methods, the proposed CPSO-RBF prediction model has the characteristics of high precision and fast convergence. The feasibility of the proposed CPSO-RBF prediction model is verified in the actual operation scheme of Rizhao-Yizheng hot oil pipeline.
【作者单位】： 精密测试技术及仪器国家重点实验室(天津大学);中国石油化工股份有限公司管道储运分公司;
【基金】：天津市应用基础与前沿技术研究计划(青年项目)资助项目(14JCQNJC04800) 天津市科技支撑计划资助项目(14ZCZDGX00003)
【分类号】：TE973;TP183

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本文编号：2256593