基于CPN对传神经网络的防砂方法优选

摘要：

防砂方法的优选模型有很多，防砂方法的优选需要考虑众多的影响因素，模型的分析和计算都比较复杂，需要较多的计算参数，而这些参数通常又比较难获得。在防砂方法的选取上，传统的优选方法往往依靠经验，这样难免会有片面性与局限性。人工神经网络是一个高度非线性自适应系统，可以建立数据库并且进行网络学习，使大量数据处理变得简单快捷。本文建立了CPN对传神经网络的防砂方法优选模型，并且进行了实例计算，结果表明，相对于传统的BP神经网络模型，CPN具有更高的精度与算法效率，可以用于防砂方法的优选。

关键词：防砂、CPN、神经网络、算法效率、精度、研究

分类号：TP2;TP1

在线出版日期：2013-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：174-175