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用RBF神经网络建立航空煤油密度软测量模型
被引量：
5
1
作者
田野
李平
李杜生
《石油化工自动化》
CAS
1999年第4期20-22,共3页
在航空煤油的生产过程中，由于航空煤油密度的检测有很大的滞后而难以实现直接质量控制，降低了航空煤油产品的质量和产量，影响了生产效益。针对实际的生产过程，利用径向基函数（ＲＢＦ）神经网络开发了一个航空煤油密度的软测量模型...
在航空煤油的生产过程中，由于航空煤油密度的检测有很大的滞后而难以实现直接质量控制，降低了航空煤油产品的质量和产量，影响了生产效益。针对实际的生产过程，利用径向基函数（ＲＢＦ）神经网络开发了一个航空煤油密度的软测量模型，并用遗忘因子递推算法（ＲＦＦ）对其做了实时自适应校正，实现了航空煤油密度的在线估计。
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关键词
航空煤油
密度
软测量
RBF
神经网络
模型
煤油
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职称材料
一种新的时变大纯滞后对象在线辨识方法
被引量：
3
2
作者
李鑫
党选举
薛万伟
《计算机仿真》
CSCD
2005年第5期95-97,共3页
对具有时变特性的大纯滞后对象进行参数估计是系统辨识的一项重要课题,该文结合递归遗忘最小二乘法和互相关函数,提出了一种联合辨识算法,该方法扩展了递归遗忘最小二乘算法的应用范围。其中,递归遗忘最小二乘法用于快速地辨识对象的动...
对具有时变特性的大纯滞后对象进行参数估计是系统辨识的一项重要课题,该文结合递归遗忘最小二乘法和互相关函数,提出了一种联合辨识算法,该方法扩展了递归遗忘最小二乘算法的应用范围。其中,递归遗忘最小二乘法用于快速地辨识对象的动态参数,而对输入输出信号进行滤波后,对象的滞后时间参数的辨识由互相关函数实现。仿真结果表明,此种方法对于时变大纯滞后对象的在线辨识是有效的,并且优于间接估计法;该文的方法具有算法简便,实用性强的特点。
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关键词
递归遗忘最小二乘法
互相关函数
在线辨识
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职称材料
基于改进RFFS和GSA-SVR的长输油管道腐蚀深度预测研究
被引量：
11
3
作者
张新生
张琪
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2021年第6期1598-1610,共13页
由于长输油管道腐蚀深度受整个外部土壤腐蚀环境、内部运输介质和其他未知因素的干扰。常常会使管道腐蚀数据出现异方差性以及非稳定性的问题,导致精确预测管道腐蚀深度十分困难.为了提高长输油管道腐蚀深度的预测精度,提出了基于改进R...
由于长输油管道腐蚀深度受整个外部土壤腐蚀环境、内部运输介质和其他未知因素的干扰。常常会使管道腐蚀数据出现异方差性以及非稳定性的问题,导致精确预测管道腐蚀深度十分困难.为了提高长输油管道腐蚀深度的预测精度,提出了基于改进RFFS和GSA-SVR的预测模型.首先利用改进RFFS算法提取长输油管道重要腐蚀影响因素作为预测指标,实现数据降维,以减少对预测结果的干扰;然后进行数据预处理,利用GSA对惩罚系数C和核函数参数g进行寻优,同时优选核函数和迭代次数t,使SVR达到全局搜索和局部搜索的最优,进而形成基于改进RFFS和GSA-SVR管道腐蚀深度预测模型;随后使用训练集训练模型,输入测试集进行预测,同时引入平均相对误差(MARE)和相对均方误差(RMSE)两个评价指标进行对比,建立数据表对模型精确度进行检验.实例结果表明:使用基于改进RFFS和GSA-SVR模型用于预测腐蚀深度与实际结果高度吻合,预测精度远高于其他预测模型.
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关键词
长输油管道
腐蚀深度预测
改进
rff
S算法
万有引力算法(GSA)
支持向量机(SVR)
原文传递
题名
用RBF神经网络建立航空煤油密度软测量模型
被引量：
5
1
作者
田野
李平
李杜生
机构
抚顺石油学院自动化系
大连石油化工公司
出处
《石油化工自动化》
CAS
1999年第4期20-22,共3页
文摘
在航空煤油的生产过程中，由于航空煤油密度的检测有很大的滞后而难以实现直接质量控制，降低了航空煤油产品的质量和产量，影响了生产效益。针对实际的生产过程，利用径向基函数（ＲＢＦ）神经网络开发了一个航空煤油密度的软测量模型，并用遗忘因子递推算法（ＲＦＦ）对其做了实时自适应校正，实现了航空煤油密度的在线估计。
关键词
航空煤油
密度
软测量
RBF
神经网络
模型
煤油
Keywords
density of aviation kerosene
soft sensor
RBF neural network
adaptive correction
rff algorithm
分类号
TE622.5 [石油与天然气工程—油气加工工程]
TE626.22 [石油与天然气工程—油气加工工程]
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职称材料
题名
一种新的时变大纯滞后对象在线辨识方法
被引量：
3
2
作者
李鑫
党选举
薛万伟
机构
桂林电子工业学院智能系统与工业控制研究室
出处
《计算机仿真》
CSCD
2005年第5期95-97,共3页
基金
广西区教育厅科研项目(桂教科研2003[22号])
文摘
对具有时变特性的大纯滞后对象进行参数估计是系统辨识的一项重要课题,该文结合递归遗忘最小二乘法和互相关函数,提出了一种联合辨识算法,该方法扩展了递归遗忘最小二乘算法的应用范围。其中,递归遗忘最小二乘法用于快速地辨识对象的动态参数,而对输入输出信号进行滤波后,对象的滞后时间参数的辨识由互相关函数实现。仿真结果表明,此种方法对于时变大纯滞后对象的在线辨识是有效的,并且优于间接估计法;该文的方法具有算法简便,实用性强的特点。
关键词
递归遗忘最小二乘法
互相关函数
在线辨识
Keywords
rff algorithm
Mutual correlation technique
Online identification
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进RFFS和GSA-SVR的长输油管道腐蚀深度预测研究
被引量：
11
3
作者
张新生
张琪
机构
西安建筑科技大学管理学院
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2021年第6期1598-1610,共13页
基金
国家自然科学基金(41877527)
陕西省社科基金项目(2018S34)。
文摘
由于长输油管道腐蚀深度受整个外部土壤腐蚀环境、内部运输介质和其他未知因素的干扰。常常会使管道腐蚀数据出现异方差性以及非稳定性的问题,导致精确预测管道腐蚀深度十分困难.为了提高长输油管道腐蚀深度的预测精度,提出了基于改进RFFS和GSA-SVR的预测模型.首先利用改进RFFS算法提取长输油管道重要腐蚀影响因素作为预测指标,实现数据降维,以减少对预测结果的干扰;然后进行数据预处理,利用GSA对惩罚系数C和核函数参数g进行寻优,同时优选核函数和迭代次数t,使SVR达到全局搜索和局部搜索的最优,进而形成基于改进RFFS和GSA-SVR管道腐蚀深度预测模型;随后使用训练集训练模型,输入测试集进行预测,同时引入平均相对误差(MARE)和相对均方误差(RMSE)两个评价指标进行对比,建立数据表对模型精确度进行检验.实例结果表明:使用基于改进RFFS和GSA-SVR模型用于预测腐蚀深度与实际结果高度吻合,预测精度远高于其他预测模型.
关键词
长输油管道
腐蚀深度预测
改进
rff
S算法
万有引力算法(GSA)
支持向量机(SVR)
Keywords
long-distance oil pipeline
corrosion depth prediction
improved
rff
S
algorithm
gravitation
algorithm
(GSA)
support vector machine(SVR)
分类号
X913.4 [环境科学与工程—安全科学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用RBF神经网络建立航空煤油密度软测量模型
田野
李平
李杜生
《石油化工自动化》
CAS
1999
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种新的时变大纯滞后对象在线辨识方法
李鑫
党选举
薛万伟
《计算机仿真》
CSCD
2005
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进RFFS和GSA-SVR的长输油管道腐蚀深度预测研究
张新生
张琪
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2021
11
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