基于BP神经网络的输油管道能耗预测方法

为准确预测输油管道运行过程中的能源消耗,通过分析输油管道运行报表,确定评价输油生产过程中的主要能耗指标,利用BP神经网络,建立了输油管道能耗预测模型。用某输油管道运行能耗数据做样本,对所建立的能耗预测模型进行训练与测试。预测结果表明,该模型能准确地预测输油管道的能耗,预测平均相对偏差不超过4％。该方法为输油管道能耗预测提供了一种新思路,有较高的使用价值。     

BP神经网络在混合原油凝点预测中的应用

通过研究BP神经网络算法和混合原油凝点测量数据,用BP神经网络建立一种混合原油的凝点预测模型。引入具有高度非线性预测能力的误差反向传播的人工神经网络方法,以单组分原油凝点及其配比作为神经网络的输入向量,以混合原油凝点为输出向量,研究混合原油凝点与单组分原油凝点及配比之间的相关性。预测结果表明,混合原油凝点预测值的最大绝对偏差为0.128℃,平均绝对偏差为0.022℃,BP神经网络的凝点预测结果准确性明显优于其它混合原油凝点预测模型。