基于MEA-BP神经网络热油管道预测模型研究.pdf

"基于MEA-BP神经网络热油管道预测模型研究" 本研究论文主要探讨基于MEA-BP神经网络的热油管道预测模型，旨在解决长输热油管道运行过程中的油温预测问题。该模型通过利用MEA优化算法和BP神经网络，实现了油温的高准确性预测。 论文回顾了长输热油管道运行过程中的油温预测问题，指出当前油温预测方法的误差大、推广应用难等问题，然后提出了基于MEA-BP神经网络的油温预测模型。该模型通过MEA优化算法对BP神经网络进行优化，提高了模型的泛化性和预测准确性。 在模型建立过程中，作者使用了相关性算法来获得模型输入参数，并下载处理SCADA系统实际生产数据，对模型进行训练。实验结果表明，MEA-BP预测模型在实际生产中的油温预测误差为0.49 ℃，相比理论公式及其它预测模型，具有泛化性好、预测准确性高等特点。 此外，本研究还探讨了基于大数据分析方法在长输管道业务中的应用，认为该方法可以为管道大数据平台分析应用奠定基础，并为未来智能化控制提供了可能。 从技术角度来看，本研究的贡献在于： 1.提出了基于MEA-BP神经网络的油温预测模型，提高了油温预测的准确性和泛化性。 2.应用MEA优化算法对BP神经网络进行优化，提高了模型的预测准确性。 3.使用大数据分析方法处理实际生产数据，提高了模型的泛化性和预测准确性。 从应用角度来看，本研究的贡献在于： 1.为长输热油管道运行过程中的油温预测提供了高准确性的解决方案。 2.为管道大数据平台分析应用奠定基础，奠定了未来智能化控制的基础。 3.为 industrie 4.0 和智能制造提供了可能。 本研究论文提出了基于MEA-BP神经网络的热油管道预测模型，解决了长输热油管道运行过程中的油温预测问题，具有重要的理论和应用价值。