【摘 要】
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将免疫算法与神经网络理论相结合，提出了免疫神经网络预报模型，以预报油库油气浓度。该模型首先用历史数据对网络进行训练，然后利用训练好的模型进行油气浓度的趋势预测，最后结合
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将免疫算法与神经网络理论相结合，提出了免疫神经网络预报模型，以预报油库油气浓度。该模型首先用历史数据对网络进行训练，然后利用训练好的模型进行油气浓度的趋势预测，最后结合某油气预报实例检验了免疫神经网络模型的可行性。结果表明，该智能预报模型能够较好地识别油气扩散的变化规律，预报精度明显高于神经网络模型。该结论拓宽了免疫神经网络模型的应用范围，为油库油气浓度的科学预报提供了一种新方法。
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