申请/专利权人：西安石油大学

申请日：2023-11-26

公开（公告）日：2024-02-23

公开（公告）号：CN117592373A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/084;G06F111/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：基于JS‑BP人工水母搜索算法优化BP神经网络神经网络的天然气湿气管道持液率预测模型方法，对管道持液率实验数据进行收集并分组划分为训练组与测试组；传统的BP网络预测精度较低，且容易陷入局部最优和出现过拟合的情况。针对这种情况，本发明采用人工水母搜索算法对BP神经网络进行改进，得到优化后的JS‑BP预测模型。为验证人工水母搜索算法优化BP神经网络模型的优异性，对JS‑BP模型与BP模型得到的持液率预测值和误差值进行对比，结果表明，JS‑BP模型较BP神经网络模型更优，是一种高效的预测持液率方法，以其具有计算精度高、稳定性强、适应性广泛等优点，为管道的持液率预测提供了新思路和新途径。

主权项：1.本权利要求所述的基于JS-BP神经网络的天然气湿气管道持液率预测模型方法，其特征是预测结果更加理想，稳定性、准确性更好。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安石油大学 一种基于JS-BP神经网络的天然气湿气管道持液率预测模型方法

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