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针对油田蒸汽干度测量存在的精度过低的问题 ,提出了用自适应学习BP网络进行测量的方案。同时在学习中将实际生产中存在的不可测量干扰考虑在内 ,采用非二次方成本函数来减少这些干扰的影响 ,从而提高了测量精度。辽河油田的现场试用证明了这种方法的有效性。
神经网络在湿蒸汽干度测量中的应用
【摘 要】
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针对油田蒸汽干度测量存在的精度过低的问题 ,提出了用自适应学习BP网络进行测量的方案。同时在学习中将实际生产中存在的不可测量干扰考虑在内 ,采用非二次方成本函数来减少这些干扰的影响 ,从而提高了测量精度。辽河油田的现场试用证明了这种方法的有效性。
【机 构】
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大连理工大学
【出 处】
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计算机测量与控制
【发表日期】
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2003年03期
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