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2019年 11月
第 34卷第 6期
西安石油大学学报(自然科学版)
JournalofXi′anShiyouUniversity(NaturalScienceEdition)
Nov.2019
Vol.34No.6
收稿日期:20190224
基金项目:2018年广州市科技计划项目(201804010402);2018年 广州南洋 理工职业 学院创新 强校工程 项目(NY-
2018CQPT-01);2016年南洋产业研究院基金项目(NYCYYJ2016009)
作者简介:邵孟良(1972),男,硕士,副教授,研究方向:大数据处理技术。Email:shao_sml@163.com
DOI:10.3969/j.issn.1673064X.2019.06.008 中图分类号:TE83
文章编号:1673064X(2019)06004406 文献标识码:A
基于遗传算法的 BP神经网络气液两相流
持液率预测模型优化
邵孟良
1
,于颖敏
2
(1.广州南洋理工职业学院 信息工程学院,广东 广州 510925;
2.中国石油大学胜利学院 化学工程学院应用化学系,山东 东营 257061)
摘要:基于遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对 BP(BackPropagation)神经网络模型的初始阈值及权值进行
优化,弥补了单一 BP网络模型预测气液两相流持液率时收敛速度慢随机性大等问题。为了对优化后的 BP
网络模型进行可行性验证,以倾斜管道为研究对象,对倾斜管道内气液两相流的持液率进行预测,并与前人
获得的预测结果进行对比。结果显示:基于 GA优化后的 BP神经网络模型预测倾斜管道内气液两相流的持
液率精度较高,且收敛速度较快。通过与倾斜管道气液两相流持液率的实际值对比得出,与传统的持液率预
测公式相比,优化后的 BP神经网络模型预测结果与实际值偏差较小,验证了本文优化模型的准确性及可行
性。
关键词:BP神经网络;遗传算法;气液两相流;持液率
OptimizationofGasliquidTwophaseFlowLiquidHoldupPrediction
ModelwithBPNeuralNetworkBasedonGeneticAlgorithm
SHAOMengliang
1
,YUYingmin
2
(1.SchoolofInformationEngineering,GuangzhouNanyangPolytechnicCollege,Guangzhou510925,Guangdong,China;
2.CollegeofChemistryandChemicalEngineering,ShengliCollegeofChinaUniversityofPetroleum,Dongying257061,Shandong,China)
Abstract:TheinitialthresholdsandweightsofBPneuralnetworkmodelareoptimizedbasedongeneticalgorithm,whichsolvesthe
problemsofslowconvergencespeedandlargerandomnesswhenpredictingtheliquidholdupofgasliquidtwophaseflowusingtradi
tionalBPnetworkmodel.InordertoverifythefeasibilityoftheoptimizedBPnetworkmodel,theliquidholdupofgasliquidtwophase
flowininclinedpipelinewaspredictedusingtheoptimizedBPnetwork,andthepredictedresultwascomparedwiththepredictedresults
obtainedbypredecessors.ItisshownthattheBPneuralnetworkmodelbasedonGAoptimizationhashigherpredictionaccuracyand
fasterconvergencerate.Comparedwiththeactualvalueofliquidholdupininclinedpipeline,thepredictionerroroftheoptimizedBP
neuralnetworkmodelissmallerthanthatofthetraditionalpredictionformulas,whichverifiestheaccuracyandfeasibilityoftheoptimi
zationmodel.
Keywords:BPneuralnetwork;geneticalgorithm;gasliquidtwophaseflow;liquidholdup
邵孟良,于颖敏.基于遗传算法的 BP神经网络气液两相流持液率预测模型优化[J].西安石油大学学报(自然科学版),2019,
34(6):4449.
SHAOMengliang,YUYingmin.OptimizationofgasliquidtwophaseflowliquidholduppredictionmodelwithBPneuralnetworkbased
ongeneticalgorithm[J].JournalofXi'anShiyouUniversity(NaturalScienceEdition),2019,34(6):4449.
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