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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明涉及基于SSA‑BP神经网络的大起伏油气混输管线持液率预测方法，包括以下步骤：利用OLGA计算不同实际工况下大起伏油气混输管线的流动数据并收集和分析数据，筛选出持液率影响因素，确定BP神经网络输入参数；构建SSA算法优化的BP神经网络，包括：确定BP神经网络初始结构；初始化种群参数；计算个体适应度并得到当前最优解；更新发现者、加入者、侦察者位置；迭代至满足结束条件，输出最优权值和阈值并赋予BP神经网络；训练BP神经网络，预测持液率；计算评价指标，评价预测效果。本发明利用SSA算法优化BP神经网络，加快收敛速度并提高准确性，结果显示该方法预测精度高，适用大起伏油气混输管线持液率预测。
主权项：1.基于SSA-BP神经网络的大起伏油气混输管线持液率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立实际大起伏油气混输管线模型，进行油气混输模拟，获取管道流动数据；S2、进行数据预处理，划分训练集和测试集，构建BP神经网络，并初始化BP神经网络的模型参数；S3、将训练集数据代入到BP神经网络进行训练；S4、通过SSA算法输出最优位置和最佳适应度值，分别赋值给BP神经网络作为参数权值和阈值，得到最优的SSA-BP神经网络模型；S5、使用最优的SSA-BP神经网络模型进行持液率预测，对输出的预测数据进行反归一化，得到基于实际工况的大起伏油气混输管线持液率预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于SSA-BP神经网络的大起伏油气混输管线持液率预测方法
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