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引力搜索算法优化ENN模型的天然气管道球阀冲蚀深度预测
被引量：
3
1
作者
腰世哲
牛雅娜
+3 位作者
丁世浩
王亚
任宗孝
靳文博
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3074-3081,共8页
天然气管道球阀在长期使用中易出现冲蚀现象,准确预测球阀的冲蚀深度对于管道的安全运行具有重要的实际意义。针对传统Elman神经网络(Elman Neural Network, ENN)模型的不足,提出了一种基于引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm...
天然气管道球阀在长期使用中易出现冲蚀现象,准确预测球阀的冲蚀深度对于管道的安全运行具有重要的实际意义。针对传统Elman神经网络(Elman Neural Network, ENN)模型的不足,提出了一种基于引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm, GSA)的优化Elman神经网络模型并预测了不同影响因素下球阀的冲蚀深度,探讨了种群规模和隐含层节点个数对优化模型预测精度的影响。结果表明:传统模型预测所得的平均相对误差和均方误差分别为14.382%和0.042 5,优化模型预测所得的平均相对误差和均方误差分别为3.850%和0.003 9,因此,优化模型的预测精度大幅度高于传统模型;随着隐含层节点个数的增加,优化模型的预测精度先升高后降低;种群规模越大并不意味着优化模型的预测精度越高,合理的种群规模可使优化模型达到较好的预测精度;当种群规模和隐含层节点个数不同时,优化模型的预测精度始终高于传统模型,因此所提优化模型具有可靠性,可用于天然气管道球阀冲蚀深度的预测。
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关键词
安全工程
球阀
冲蚀深度
引力搜索算法
Elman神经网络(ENN)
预测精度
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职称材料
题名
引力搜索算法优化ENN模型的天然气管道球阀冲蚀深度预测
被引量：
3
1
作者
腰世哲
牛雅娜
丁世浩
王亚
任宗孝
靳文博
机构
中石化储气库分公司
西安石油大学石油工程学院
陕西省油气田特种增产技术重点实验室
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3074-3081,共8页
文摘
天然气管道球阀在长期使用中易出现冲蚀现象,准确预测球阀的冲蚀深度对于管道的安全运行具有重要的实际意义。针对传统Elman神经网络(Elman Neural Network, ENN)模型的不足,提出了一种基于引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm, GSA)的优化Elman神经网络模型并预测了不同影响因素下球阀的冲蚀深度,探讨了种群规模和隐含层节点个数对优化模型预测精度的影响。结果表明:传统模型预测所得的平均相对误差和均方误差分别为14.382%和0.042 5,优化模型预测所得的平均相对误差和均方误差分别为3.850%和0.003 9,因此,优化模型的预测精度大幅度高于传统模型;随着隐含层节点个数的增加,优化模型的预测精度先升高后降低;种群规模越大并不意味着优化模型的预测精度越高,合理的种群规模可使优化模型达到较好的预测精度;当种群规模和隐含层节点个数不同时,优化模型的预测精度始终高于传统模型,因此所提优化模型具有可靠性,可用于天然气管道球阀冲蚀深度的预测。
关键词
安全工程
球阀
冲蚀深度
引力搜索算法
Elman神经网络(ENN)
预测精度
Keywords
safety engineering
ball valve
erosion depth
gravity search algorithm
Elman Neural Network(ENN)
prediction accuracy
分类号
X93 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
引力搜索算法优化ENN模型的天然气管道球阀冲蚀深度预测
腰世哲
牛雅娜
丁世浩
王亚
任宗孝
靳文博
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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