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基于粗糙集和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的石化管道外腐蝕程度預測應用
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.南京工業(yè)大學(xué) 自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院,南京 210009;;2.南京工業(yè)大學(xué) 材料與工程學(xué)院,南京 210009)

作者簡(jiǎn)介:

王金秋(1990),女,江蘇省東臺市人,碩士研究生,主要從事智慧應急決策方向的研究。 通訊作者:李為相(1973),男,河南光山人,博士,副教授,主要從事過(guò)程工業(yè)企業(yè)管理-控制一體化及應急系統、實(shí)時(shí)數據管理與挖掘、智能信息處理與智能系統、復雜不確定系統管理與優(yōu)化決策等方向的研究。 [FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:


Application on Petrochemical Pipeline Outside Corrosion Prediction Based on RS and BPNN
Author:
Affiliation:

(1.School of Automation and Electrical Engineering,Nanjing Polytecnic University,Nanjing 210009,China;;2. School of Materials and Engineering,Npu,Nanjing 210009,China)

Fund Project:

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    摘要:

    研究管道外腐蝕程度預測問(wèn)題;傳統預測方法有專(zhuān)家評分系統等,而造成管道腐蝕的原因眾多,專(zhuān)家對各個(gè)因素的偏好不一樣,因此這類(lèi)方法個(gè)人主觀(guān)因素較強,預測的結果不夠客觀(guān)、準確;為了克服個(gè)人主觀(guān)影響,提高預測精度,提出粗糙集-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測模型;該預測模型首先利用粗糙集理論消除管道腐蝕影響因素中的冗余因素,然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )依據處理后的數據進(jìn)行學(xué)習建模,并測試;仿真結果表明了該模型簡(jiǎn)潔性、快速性和有效性。

    Abstract:

    This article studies the outer pipe corrosion prediction. Traditional forecasting methods is an expert rating system. The pipeline corrosion caused by many reasons, Experts on various factors preferences are not the same, so a strong subjective factors of such methods, the predicted results were not objective and accurate. In order to overcome the subjective influence to improve forecasting accuracy, we put forward the Petrochemical Pipeline Outside Corrosion model based on rough set theory combined with BP neural network.The prediction model using rough set theory to eliminate redundancy factors from pipe corrosion factors first., and then use processed data modeling and testing based on BP neural network. Simulation results show that the model is simple, fast and effective.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

王金秋,李為相,朱承飛.基于粗糙集和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的石化管道外腐蝕程度預測應用計算機測量與控制[J].,2015,23(1):266-268, 272.

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