基于改进的BP神经网络管输能耗预测模型

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.

关键词：人工神经网络、BP神经网络、误差控制、能耗预测

所属期刊栏目：33

分类号：TE832(石油、天然气储存与运输)

在线出版日期：2017-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：869-872