基于粗糙集与遗传小波神经网络的石油管道漏损预测方法
- 专利权人:
- 东北石油大学
- 发明人:
- 李贤丽,刘斌,张秀龙,张义勇,孙宇,张晓玲
- 申请号：
- CN201510499927.9
- 公开号：
- CN105260784A
- 申请日:
- 2015.08.16
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 曹爱华
- 摘要：
- 本发明涉及的是基于粗糙集与遗传小波神经网络的石油管道漏损预测方法，这种基于粗糙集与遗传小波神经网络的石油管道漏损预测方法包括以下步骤：获取导致石油管道漏损的因素以及初始发生漏损时间的历史数据；利用粗糙集对获取的数据进行清洗优化，获取有效历史数据；根据获取的有效数据采用小波神经网络建立预测模型；对上述模型通过遗传算法优化初始参数；输入历史漏损数据预测石油管道漏损时间的发生。本发明可以有效预测石油管道发生漏损的时间，具有收敛速度快，预测精度高、预测结果唯一的优点，可以对石油管道的漏损进行有效预警，从而为石油管道维护提供参考。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
