【摘 要】
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凝析天然气流量在线计量对气田生产具有重要意义。论文研究了应用小波神经网络处理两相流测量数据的方法。首先系统研究了小波神经网络的结构,详细比较了小波神经网络与传统B
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凝析天然气流量在线计量对气田生产具有重要意义。论文研究了应用小波神经网络处理两相流测量数据的方法。首先系统研究了小波神经网络的结构,详细比较了小波神经网络与传统BP网络的非线性函数逼近性能。其次,构建不同形式的小波神经网络:以连续小波变换为理论依据,采用连续小波函数作为神经网络的激励函数构建连续参数小波神经网络,给出参数学习算法,并用遗传算法优化网络的初始值;以多分辨分析和正交小波分解为理论依据,采用正交小波函数和尺度函数共同作为神经网络隐含层激励函数,构建多分辨小波神经网络,并利用多分辨分析逐层逼近的性质,给出了分层递阶学习算法。最后,分别应用两种网络对两相流测量数据进行处理。实验结果表明:用小波神经网络计量两相流流量的方法是可行的。
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