储油罐液位预测的近似假言推理及应用

储油罐液位预测的近似假言推理及应用ＡｎＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｅＨｙｐｏｔｈｅｓｉｓＩｎｆｅｒｅｎｃｅａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｆｏｒＰｒｅｄｉｃａｔｉｎｇＬｅｖｅｌｏｆｔｈｅＳｔｏｒａｇｅＴａｎｋ●喻宗泉叶娅喻晶ＹｕＺｏｎｇｑｕａｎＹｅＹａＹｕＪｉｎ...

基于Elman神经网络的排水管网液位预测

建立了排水管网液位的Elman神经网络预测模型,以液位和雨量的监测数据为输入,未来的液位值为输出。提前5、15、45和60 min的预测平均绝对误差分别为2.07%、3.75%、8.39%和9.49%。与BP神经网络对比,Elman神经网络的拟合和预测效果分别提升约23%和21%。结果表明,基于Elman神经网络的管网预测模型具有良好的预测效果,可以为建立排水管网的在线预测预警系统提供有效的方法支持。

海洋条件下小型堆稳压器液位智能预测研究

浮动核电站的稳压器等设备受海洋条件影响发生空间位置变化并产生液面晃荡,导致现有压差测量方法不能反映容器内真实液位且易造成信号误触发。为研究海洋条件下稳压器的压差波动规律,优化液位测量方案,本文开展摇摆条件下稳压器液位测量实验;基于实验数据使用麻雀搜索算法优化极限学习机模型,构造了一种液位信号与摇摆角度、摇摆角速度、重力方向加速度、以及空间测点位置等海洋条件之间的回归预测模型。结果表明:本文所提出的麻雀搜索算法优化极限学习机预测模型具有速度快和精度高等优点,预测结果与实验数据在多种典型场景下均吻合良好,可为浮动核电站液位遥测及人工智能技术应用提供参考。

模糊神经网络在CO_2汽提塔液位预测中的研究

二氧化碳汽提塔液位系统是一个复杂非线性过程,本文基于一种新型复合型模糊神经网络,对该液位系统的建模和预测进行了研究。仿真实验表明,该网络在复杂非线性过程中具有较好的性能,为实现模糊神经网络在化工生产过程中的应用提供了思路和方法。

基于神经网络算法的旱季排水管网泵站液位预测方法

由于排水管网水源的不确定性、非线性和滞后性,增加了运行管理和优化调度的难度,在运用水力模型计算时,无法准确获得实液位这一重要参数。建立排水管网泵站水池液位的BP神经网络预测模型作为替代方法,以上下游的水池液位及泵的排出量作为输入参数,未来的液位值为输出参数。根据现有数据对比,平均学习误差为1.65%,预测30min、60min、180min、360min时间段后液位的平均误差分别为0.61%、0.82%、2.70%、5.15%。更准确地利用液位预测值,可以为泵的启停提供有效的方法支持。