基于遗传算法优化BP神经网络的管道泄漏检测方法研究

燕宗伟; 李平; 郎宪明; 刘浩宇

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基于遗传算法优化BP神经网络的管道泄漏检测方法研究

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针对管道泄漏检测准确率较低的问题,提出一种基于数据预处理的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络的管道泄漏检测方法.该方法利用GA求解最佳的BP神经网络初始值,构建了BP神经网络的管道泄漏检测模型.数据经过预处理,并提取其特征,组成泄漏特征向量组样本,以样本作为BP神经网络的输入,泄漏工况类别作为BP神经网络的输出.通过Booth函数测试,与基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的BP神经网络的泄漏检测准确率进行对比分析,该方法预测准确率高,实验验证表明,对管道泄漏工况识别误差在0.07％以内,有效提高了泄漏检测的准确率.

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来源
《当代化工》 |2020年第1期|216-220227|共6页
作者
燕宗伟; 李平; 郎宪明; 刘浩宇;
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作者单位

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院辽宁抚顺113001;

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院辽宁抚顺113001;

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院辽宁抚顺113001;

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院辽宁抚顺113001;

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正文语种 chi
中图分类 TE973.6;
关键词
遗传算法; BP神经网络; 粒子群算法; 泄漏检测;

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