[发明专利]利用修正的BP神经网络模型预测热油管道能耗的方法在审
| 申请号： | 201410370216.7 | 申请日： | 2014-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN104134103A | 公开（公告）日： | 2014-11-05 |
| 发明（设计）人： | 高山卜;钱成文;张玉志;张斌;冯伟;曾力波;田望 | 申请（专利权）人： | 中国石油天然气股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京华沛德权律师事务所 11302 | 代理人： | 刘杰 |
| 地址： | 100029 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用修正的BP神经网络模型预测热油管道能耗的方法，包括以下步骤：收集热油管道的能耗数据作为样本数据并对样本数据预处理；进行BP神经网络模拟，建立热油管道能耗预测的第一神经网络模型；利用第一神经网络模型对热油管道的能耗进行预测，得到测试数据的预测值与真实值的极差；基于GM(1,1)算法建立残差公式对第一神经网络模型进行修正，得到修正的第二神经网络预测模型；利用第二神经网络预测模型计算热油管道能耗的预测值。本发明提供的利用修正的BP神经网络模型预测热油管道能耗的方法，可以大大提高热油管道能耗的预测精度，对管输能耗监控具有重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 修正 bp 神经网络 模型 预测 热油 管道 能耗 方法 | ||
【主权项】：
一种利用修正的BP神经网络模型预测热油管道能耗的方法，其特征在于，包括以下步骤：收集热油管道的历史能耗数据作为样本数据，对所述样本数据进行归一化，使样本数据范围在[0,1]之间；进行BP神经网络模拟，建立预测热油管道能耗的第一神经网络模型，包括如下过程：(1)确定神经网络的层数，(2)确定神经网络的输入变量个数，(3)确定神经网络的输出变量个数，(4)确定神经网络的隐含层元素个数，(5)网络初始化并进行网络训练；利用第一神经网络模型对热油管道能耗进行预测，得到能耗真实值序列x与能耗预测值序列的极差序列基于GM(1,1)算法建立残差公式对第一神经网络模型进行修正，得到第二神经网络预测模型；利用第二神经网络预测模型计算热油管道能耗的预测值x*。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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