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摘要:
利用人工神经网络能够逼近任意复杂函数的特性,可对在役油气管道的腐蚀剩余强度进行预测,但其缺点在于人工神经网络的权值和阈值的初始化分配具有随机性且只是一种局部优化算法,收敛过程中容易出现局部极小解。引入遗传算法的全局搜索特性和不依赖于梯度信息特性,对采用Levenberg-Marquardt(L-M)算法的BP神经网络的权值和阈值进行优化,并结合由敏感性分析确定的油气管道失效压力的影响因素,建立GA-BP(L-M)网络预测模型。采用Modified ASME B31G计算出的样本数据训练网络并进行预测。预测结果表明,GA-BP(L-M)网络预测模型可以相对更好地预测油气管道的失效压力,在满足工程需要的前提下,是一种更加科学、准确的预测模型。
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文献信息
篇名 改进GA-BP算法的油气管道腐蚀剩余强度预测*
来源期刊 西南石油大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 遗传算法 神经网络 GA-BP(L-M)网络 油气管道 剩余强度
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 160-167
页数 8页 分类号 TE973
字数 3963字 语种 中文
DOI 10.3863/j.issn.1674-5086.2013.03.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 武建文 2 18 1.0 2.0
2 孙宝财 5 24 2.0 4.0
3 李雷 21 32 3.0 5.0
4 佘志刚 1 17 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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2020(10)
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
神经网络
GA-BP(L-M)网络
油气管道
剩余强度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西南石油大学学报(自然科学版)
双月刊
1674-5086
51-1718/TE
大16开
四川省成都市新都区
1960
chi
出版文献量(篇)
3827
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