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基于优化BP网络的液体管道工况识别方法研究
石油化工高等学校学报
2018年 31卷 第No.6期
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Title
Condition Recognition of Liquid Pipeline Based on Optimized BP Artificial Neural Network
作者
李传宪
刘定宏
李剑
朱浩然
路太辉
何伟光
Authors
Li Chuanxian
Liu Dinghong
Li Jian
Zhu Haoran
Lu Taihui
He Weiguang
单位
1. 中国石油大学（华东） 油气储运安全省级重点实验室, 山东 青岛 266580； 2. 中油国际管道公司 中缅管道项目公司, 北京 100007； 3. 中石油北京天然气管道有限公司, 北京100007）
Organization
1. Provincial Key Laboratory of Oil & Gas Storage and Transportation Safety, China University of Petroleum, Qingdao Shandong 266580,China； 2. CNPC China?Burma Pipeline Project Co. Ltd., Beijing 100007，China； 3. CNPC Beijing Natural Gas Pipeline Co. Ltd.,Beijing 100007,China
摘要
关键词: BP神经网络, 工况识别, KPCA, 遗传算法, 粒子群算法
关键词：
BP神经网络;
工况识别;
KPCA;
遗传算法;
粒子群算法;
基金项目
国家自然科学基金资助（51774311）；山东省自然科学基金资助（ZR2017MEE022）。
DOI
10.3969/j.issn.1006-396X.2018.06.012
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