【摘 要】
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针对管道泄漏检测准确率较低的问题,提出一种基于数据预处理的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络的管道泄漏检测方法。该方法利用GA求解最佳的BP神经网络初始值,
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目,项目号:61673199
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针对管道泄漏检测准确率较低的问题,提出一种基于数据预处理的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络的管道泄漏检测方法。该方法利用GA求解最佳的BP神经网络初始值,构建了BP神经网络的管道泄漏检测模型。数据经过预处理,并提取其特征,组成泄漏特征向量组样本,以样本作为BP神经网络的输入,泄漏工况类别作为BP神经网络的输出。通过Booth函数测试,与基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的BP神经网络的泄漏检测准确率进行对比分析,该方
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