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速度-高度-神经网络优化算法在水库用水计量中的应用
被引量：
1
1
作者
郭文光
李文
+1 位作者
史志弘
尹宇鹤
《水电能源科学》
北大核心
2016年第8期50-53,共4页
针对大口径非满圆型管超声波流量计量中存在精度差的问题,基于现有理论算法,提出了一种速度—高度—神经网络优化算法。首先通过多声路超声波流量计测量出圆形管道各层声路上的流速,然后通过液位计测得非满圆形管流态下的液位高度,再采...
针对大口径非满圆型管超声波流量计量中存在精度差的问题,基于现有理论算法,提出了一种速度—高度—神经网络优化算法。首先通过多声路超声波流量计测量出圆形管道各层声路上的流速,然后通过液位计测得非满圆形管流态下的液位高度,再采用神经网络算法建立一个三层的BP神经网络,结合测得的流速、高度信息,计算出当前的流量,同时还通过高斯-雅可比数值算法确定了声路的数目及高度。仿真结果表明,该算法提高了大口径非满圆形管工况下用水测量精度。
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关键词
大口径
非满管
神经网络算法
超声波
水库用水计量
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职称材料
题名
速度-高度-神经网络优化算法在水库用水计量中的应用
被引量：
1
1
作者
郭文光
李文
史志弘
尹宇鹤
机构
北方工业大学机械与材料工程学院
北京声迅电子股份有限公司
出处
《水电能源科学》
北大核心
2016年第8期50-53,共4页
基金
长城学者后备人才培养计划(XN130)
文摘
针对大口径非满圆型管超声波流量计量中存在精度差的问题,基于现有理论算法,提出了一种速度—高度—神经网络优化算法。首先通过多声路超声波流量计测量出圆形管道各层声路上的流速,然后通过液位计测得非满圆形管流态下的液位高度,再采用神经网络算法建立一个三层的BP神经网络,结合测得的流速、高度信息,计算出当前的流量,同时还通过高斯-雅可比数值算法确定了声路的数目及高度。仿真结果表明,该算法提高了大口径非满圆形管工况下用水测量精度。
关键词
大口径
非满管
神经网络算法
超声波
水库用水计量
Keywords
large
caliber
pipe
partly
-
filled
pipe
-
flow
neural
network
algorithm
ultrasonic
measurement
of
reservoir
flow
分类号
TV214 [水利工程—水文学及水资源]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
速度-高度-神经网络优化算法在水库用水计量中的应用
郭文光
李文
史志弘
尹宇鹤
《水电能源科学》
北大核心
2016
1
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