[发明专利]一种基于PSO-BP神经网络的天然气湿气管道持液率预测模型方法在审
| 申请号： | 202210413757.8 | 申请日： | 2022-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN114818487A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 肖荣鸽;刘国庆;刘博;赵小平;魏王颖;庄琦 | 申请（专利权）人： | 西安石油大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/08;G06F119/14;G06F119/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710065 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 基于PSO‑BP神经网络预测天然气湿气管道持液率的方法，对湿气管道实验数据进行收集并分析；确定BP神经网络初始结构；确定PSO(粒子群算法)粒子的维度、初始速度及初始位置；更新最低适应度值粒子的速度及位置；计算最优权值和阈值；检验模型准确性；计算湿气管道系统的持液率参数。本发明为解决BP神经网络的不足，采用粒子群算法优化BP神经网络，避免了BP神经网络迭代缓慢和陷入局部最优解的缺陷，适用范围宽，准确率高。除了湿气管道，本发明同样适用于动力工程、核能利用、化工等工业领域的气液两相流持液率流动参数预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pso bp 神经网络 天然气 湿气 管道 持液率 预测 模型 方法 | ||
【主权项】：
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