基于免疫神经网络模型的油气浓度预测研究

• 作者: 张永国 秦勇 赵鹏程
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 油气检测 免疫算法 神经网络 趋势预测
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 控制系统
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9944.2006.03.015

摘要

将免疫算法与神经网络理论相结合,提出了免疫神经网络预报模型,以预报油库油气浓度.该模型首先用历史数据对网络进行训练,然后利用训练好的模型进行油气浓度的趋势预测,最后结合某油气预报实例检验了免疫神经网络模型的可行性.结果表明,该智能预报模型能够较好地识别油气扩散的变化规律,预报精度明显高于神经网络模型.该结论拓宽了免疫神经网络模型的应用范围,为油库油气浓度的科学预报提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵鹏程	徐州空军学院物资油料系	10	85	4.0	9.0
2	张永国	徐州空军学院物资油料系	15	32	4.0	5.0
3	秦勇	徐州空军学院物资油料系	6	19	3.0	4.0