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基于遗传算法的BP神经网络气液两相流持液率预测模型优化
被引量：
11
1
作者
邵孟良
于颖敏
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第6期44-49,共6页
基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP(Back Propagation)神经网络模型的初始阈值及权值进行优化,弥补了单一BP网络模型预测气液两相流持液率时收敛速度慢随机性大等问题。为了对优化后的BP网络模型进行可行性验证,以倾斜管道为研究...
基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP(Back Propagation)神经网络模型的初始阈值及权值进行优化,弥补了单一BP网络模型预测气液两相流持液率时收敛速度慢随机性大等问题。为了对优化后的BP网络模型进行可行性验证,以倾斜管道为研究对象,对倾斜管道内气液两相流的持液率进行预测,并与前人获得的预测结果进行对比。结果显示:基于GA优化后的BP神经网络模型预测倾斜管道内气液两相流的持液率精度较高,且收敛速度较快。通过与倾斜管道气液两相流持液率的实际值对比得出,与传统的持液率预测公式相比,优化后的BP神经网络模型预测结果与实际值偏差较小,验证了本文优化模型的准确性及可行性。
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关键词
BP神经网络
遗传算法
气液两相流
持液率
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题名
基于遗传算法的BP神经网络气液两相流持液率预测模型优化
被引量：
11
1
作者
邵孟良
于颖敏
机构
广州南洋理工职业
学院
信息
工程
学院
中国石油大学胜利学院化学工程学院应用化学系
出处
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第6期44-49,共6页
基金
2018年广州市科技计划项目(201804010402)
2018年广州南洋理工职业学院创新强校工程项目(NY-2018CQPT-01)
2016年南洋产业研究院基金项目(NYCYYJ2016009)
文摘
基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP(Back Propagation)神经网络模型的初始阈值及权值进行优化,弥补了单一BP网络模型预测气液两相流持液率时收敛速度慢随机性大等问题。为了对优化后的BP网络模型进行可行性验证,以倾斜管道为研究对象,对倾斜管道内气液两相流的持液率进行预测,并与前人获得的预测结果进行对比。结果显示:基于GA优化后的BP神经网络模型预测倾斜管道内气液两相流的持液率精度较高,且收敛速度较快。通过与倾斜管道气液两相流持液率的实际值对比得出,与传统的持液率预测公式相比,优化后的BP神经网络模型预测结果与实际值偏差较小,验证了本文优化模型的准确性及可行性。
关键词
BP神经网络
遗传算法
气液两相流
持液率
Keywords
BP neural network
genetic algorithm
gas-liquid two-phase flow
liquid holdup
分类号
TE83 [石油与天然气工程—油气储运工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法的BP神经网络气液两相流持液率预测模型优化
邵孟良
于颖敏
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019
11
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