【摘 要】
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针对城市燃气管道故障诊断效果不佳的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化深度信念网络(IPSO-DBN)的管道故障诊断方法。该方法首先对粒子群算法(PSO)中的惯性权重ω、加速
【机 构】
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常州大学环境与安全工程学院,常州大学石油化工学院
【基金项目】
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江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(KYCX20-2590),常州市科技项目“城市地下燃气管网信息化管理与应急决策支持系统”(CZ20170017)
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针对城市燃气管道故障诊断效果不佳的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化深度信念网络(IPSO-DBN)的管道故障诊断方法。该方法首先对粒子群算法(PSO)中的惯性权重ω、加速因子C1和C2进行修正,得到改进粒子群优化算法(IPSO),并采用两种基准函数对比测试PSO与IPSO的网络性能,证明所选改进方法的优越性。其次利用IPSO优化深度信念网络(DBN)的初始权重,建立合适的DBN网络,将4种不同燃气管道工况下的实验数据用于IPSO-DBN网络训练及预测。最后将实验所得的故障诊断准确率与BP、DBN、P
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