【摘 要】
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基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP(Back Propagation)神经网络模型的初始阈值及权值进行优化,弥补了单一BP网络模型预测气液两相流持液率时收敛速度慢随机性大等问题
【机 构】
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广州南洋理工职业学院信息工程学院,中国石油大学胜利学院化学工程学院应用化学系
【基金项目】
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2018年广州市科技计划项目(201804010402);2018年广州南洋理工职业学院创新强校工程项目(NY-2018CQPT-01);2016年南洋产业研究院基金项目(NYCYYJ2016009)
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基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP(Back Propagation)神经网络模型的初始阈值及权值进行优化,弥补了单一BP网络模型预测气液两相流持液率时收敛速度慢随机性大等问题。为了对优化后的BP网络模型进行可行性验证,以倾斜管道为研究对象,对倾斜管道内气液两相流的持液率进行预测,并与前人获得的预测结果进行对比。结果显示:基于GA优化后的BP神经网络模型预测倾斜管道内气液两相流的持液率精度较高,且收敛速度较快。通过与倾斜管道气液两相流持液率的实际值对比得出,与传统的持液率预测公
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