【摘 要】
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随着我国国民经济的快速发展，我国对石油的需求也快速的增长。几年前，我国就已经成为仅次于美国的世界第二大石油消费国。而国内石油产量的增长却十分缓慢，远远满足不了消费增长
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随着我国国民经济的快速发展，我国对石油的需求也快速的增长。几年前，我国就已经成为仅次于美国的世界第二大石油消费国。而国内石油产量的增长却十分缓慢，远远满足不了消费增长的需要。石油的供需缺口只能通过进口予以弥补。我国目前油轮船队正承担起进口原油运输的任务。努力控制运输成本是每个运营公司都要考虑的重点。因此，对油轮货油运输过程的经济性分析是十分必要的。众所周知，在油轮货油运输过程中，由于货油粘度大，倾点一般较高，导致在运输过程中不易卸油。因此，原油油船在装卸货时，通常要对液货进行加温，以满足卸货的要求。 本文采用MATLAB软件中的BP人工神经网络技术来研究货油的最佳加热时间。本文分析了人工神经网络技术在该领城的应用可行性，然后通过对输入的试验样本进行学习、训练、检验，建立了油轮货油加热时间的神经网络计算模型。运用该模型就可以实现对油轮货油加热时间的预测，其结果比较满意。此方法是运用数学方法来研究货油加热时间的，这就大大减少了以往运用物理方法来研究时对加热过程的简化所带来的误差。因此在实际应用中就更加简单、实用。 本文最后设计了正交试验，运用方差分析的方法对影响货油加热时间的各个因素分别对加热时间影响的显著性进行了分析计算，明确了哪些是主要因素，那些是次要因素。
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