基于免疫神经网络模型的油气浓度预测研究

秦勇; 张永国; 赵鹏程

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基于免疫神经网络模型的油气浓度预测研究

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将免疫算法与神经网络理论相结合,提出了免疫神经网络预报模型,以预报油库油气浓度.该模型首先用历史数据对网络进行训练,然后利用训练好的模型进行油气浓度的趋势预测,最后结合某油气预报实例检验了免疫神经网络模型的可行性.结果表明,该智能预报模型能够较好地识别油气扩散的变化规律,预报精度明显高于神经网络模型.该结论拓宽了免疫神经网络模型的应用范围,为油库油气浓度的科学预报提供了一种新方法.

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来源
《自动化与仪表》 |2006年第3期|53-56|共4页
作者
秦勇; 张永国; 赵鹏程;
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作者单位

徐州空军学院,物资油料系,徐州,221000;

徐州空军学院,物资油料系,徐州,221000;

徐州空军学院,物资油料系,徐州,221000;

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正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
油气检测; 免疫算法; 神经网络; 趋势预测;

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