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采用多传感器技术对井口计量装置中的影响原油含水率测量有关参量进行测定,提出基于BP神经网络和CPN网络建立原油含水率预测模型的方法,通过对输入网络的参量进行K均值处理,建立井口计量装置的原油含水率预测模型.仿真与实验结果表明:CPN网络可以取得更好地拟合精度和预测效果,明显优于BP网络模型.
基于CPN网络井口计量原油含水率预测模型
【摘 要】
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采用多传感器技术对井口计量装置中的影响原油含水率测量有关参量进行测定,提出基于BP神经网络和CPN网络建立原油含水率预测模型的方法,通过对输入网络的参量进行K均值处理,建立井口计量装置的原油含水率预测模型.仿真与实验结果表明:CPN网络可以取得更好地拟合精度和预测效果,明显优于BP网络模型.
【机 构】
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北京工商大学信息工程学院
【出 处】
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大庆石油学院学报
【发表日期】
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2009年06期
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