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基于GA_Elman神经网络的长输管道泄漏检测方法
被引量：
1
1
作者
张勇
韦焱文
+3 位作者
王明吉
周兴达
刘洁
杨文武
《化工自动化及仪表》
CAS
2022年第2期182-186,245,共6页
为提高长输管道泄漏检测的准确率,提出基于GA_Elman神经网络的管道泄漏检测方法,该方法通过使用遗传算法(GA)对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,不但克服了Elman神经网络易陷入局部极值的缺陷,而且提高了Elman神经网络的预测精度。...
为提高长输管道泄漏检测的准确率,提出基于GA_Elman神经网络的管道泄漏检测方法,该方法通过使用遗传算法(GA)对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,不但克服了Elman神经网络易陷入局部极值的缺陷,而且提高了Elman神经网络的预测精度。实验证明该方法可用于管道泄漏检测,其效果优于BP神经网络与Elman神经网络检测模型,预测精度96.9%。
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关键词
ga
_
elman
神经网络
管道
泄漏检测
预测精度
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题名
基于GA_Elman神经网络的长输管道泄漏检测方法
被引量：
1
1
作者
张勇
韦焱文
王明吉
周兴达
刘洁
杨文武
机构
东北石油大学物理与电子工程学院
出处
《化工自动化及仪表》
CAS
2022年第2期182-186,245,共6页
基金
教育部重点实验室开放基金项目(MECOF2019B02)。
文摘
为提高长输管道泄漏检测的准确率,提出基于GA_Elman神经网络的管道泄漏检测方法,该方法通过使用遗传算法(GA)对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,不但克服了Elman神经网络易陷入局部极值的缺陷,而且提高了Elman神经网络的预测精度。实验证明该方法可用于管道泄漏检测,其效果优于BP神经网络与Elman神经网络检测模型,预测精度96.9%。
关键词
ga
_
elman
神经网络
管道
泄漏检测
预测精度
Keywords
ga
_
elman
neural
network
pipeline
leakage
detection
prediction
accuracy
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA_Elman神经网络的长输管道泄漏检测方法
张勇
韦焱文
王明吉
周兴达
刘洁
杨文武
《化工自动化及仪表》
CAS
2022
1
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