徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)天然氣凝析油爆炸極限
發(fā)布時(shí)間:2021-01-08 21:23
為了對(duì)天然氣凝析油爆炸極限進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),首先在不同組分含量和現(xiàn)場(chǎng)工況條件下測(cè)定了它的爆炸上、下限,并將此實(shí)驗(yàn)結(jié)果作為徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試的樣本數(shù)據(jù)庫(kù),然后以天然氣凝析油中的C5、C6、C7、C8、C9+質(zhì)量分?jǐn)?shù),氣相中的O2物質(zhì)的量分?jǐn)?shù)以及操作溫度為輸入信號(hào),以爆炸上、下限為輸出信號(hào),建立了天然氣凝析油爆炸極限預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明,當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為34時(shí),7-34-2型徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)合理且準(zhǔn)確度良好,經(jīng)過(guò)2190次反復(fù)迭代后,該模型的均方誤差0.0099小于允許收斂誤差限0.0100,預(yù)測(cè)值和期望值近似呈線(xiàn)性,其在訓(xùn)練階段、驗(yàn)證階段與測(cè)試階段的決定系數(shù)分別為0.9997、0.9998、0.9999,具有較高的相關(guān)性,同時(shí),除了C9+質(zhì)量分?jǐn)?shù)外,天然氣凝析油中的C5、C6、C7、C8質(zhì)量...
【文章來(lái)源】:天然氣化工(C1化學(xué)與化工). 2020,45(05)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)
【部分圖文】:
徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖
本文共采集了不同工況下的有效樣本數(shù)據(jù)200組,具體詳見(jiàn)圖2。第1~100組隨機(jī)數(shù)據(jù)用于輸入徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,而第101~200組隨機(jī)數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證和測(cè)試樣本不參加訓(xùn)練。當(dāng)徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)反復(fù)訓(xùn)練滿(mǎn)足指定的容許收斂誤差限后,將第101~160組隨機(jī)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)驗(yàn)證天然氣凝析油爆炸極限預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性與可靠性,若其仍然滿(mǎn)足容許收斂誤差限的相關(guān)要求,則繼續(xù)將第161~200組隨機(jī)數(shù)據(jù)輸入徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試。2.2 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定
由于徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層非線(xiàn)性神經(jīng)元和輸出層線(xiàn)性神經(jīng)元的模型各異且它們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中所起的作用亦有所不同,故隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定一直以來(lái)都是決定徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果好壞的關(guān)鍵所在。本文在迭代次數(shù)上限為1000步、學(xué)習(xí)效率η1、η2分別取0.04和0.06的條件下,利用試湊法找出了徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適宜的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),其結(jié)果如圖3所示。由圖3可知,當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10時(shí),徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的均方誤差高達(dá)54.6215,隨著隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的不斷增加,模型的均方誤差迅速降低,當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)大于34時(shí),均方誤差降幅趨緩。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)越多,天然氣凝析油爆炸極限預(yù)測(cè)模型的計(jì)算結(jié)果越準(zhǔn)確,但是,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加會(huì)提高徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度,導(dǎo)致人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行效率降低,因此,本文選擇7-34-2型徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行后續(xù)的訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試。
本文編號(hào):2965322
【文章來(lái)源】:天然氣化工(C1化學(xué)與化工). 2020,45(05)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)
【部分圖文】:
徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖
本文共采集了不同工況下的有效樣本數(shù)據(jù)200組,具體詳見(jiàn)圖2。第1~100組隨機(jī)數(shù)據(jù)用于輸入徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,而第101~200組隨機(jī)數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證和測(cè)試樣本不參加訓(xùn)練。當(dāng)徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)反復(fù)訓(xùn)練滿(mǎn)足指定的容許收斂誤差限后,將第101~160組隨機(jī)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)驗(yàn)證天然氣凝析油爆炸極限預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性與可靠性,若其仍然滿(mǎn)足容許收斂誤差限的相關(guān)要求,則繼續(xù)將第161~200組隨機(jī)數(shù)據(jù)輸入徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試。2.2 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定
由于徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層非線(xiàn)性神經(jīng)元和輸出層線(xiàn)性神經(jīng)元的模型各異且它們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中所起的作用亦有所不同,故隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定一直以來(lái)都是決定徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果好壞的關(guān)鍵所在。本文在迭代次數(shù)上限為1000步、學(xué)習(xí)效率η1、η2分別取0.04和0.06的條件下,利用試湊法找出了徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適宜的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),其結(jié)果如圖3所示。由圖3可知,當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10時(shí),徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的均方誤差高達(dá)54.6215,隨著隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的不斷增加,模型的均方誤差迅速降低,當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)大于34時(shí),均方誤差降幅趨緩。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)越多,天然氣凝析油爆炸極限預(yù)測(cè)模型的計(jì)算結(jié)果越準(zhǔn)確,但是,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加會(huì)提高徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度,導(dǎo)致人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行效率降低,因此,本文選擇7-34-2型徑向基人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行后續(xù)的訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試。
本文編號(hào):2965322
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