【摘 要】
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为使用最少的特征实现管道电耗的精准预测,建立基于K近邻互信息估计的BPNN模型来预测管道电耗。利用管道输送理论公式扩充原始数据集,利用K近邻互信息估计提取强相关性特征,
【机 构】
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中国石油大学（北京）石油工程教育部重点实验室,中国石油天然气集团公司油气储运重点实验室,国家管网集团北方管道有限责任公司锦州输油气分公司
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为使用最少的特征实现管道电耗的精准预测,建立基于K近邻互信息估计的BPNN模型来预测管道电耗。利用管道输送理论公式扩充原始数据集,利用K近邻互信息估计提取强相关性特征,将提取出的特征喂入BPNN来建立原油管道电耗预测模型,最后对比利用不同输入特征建立的模型的预测精度。研究结果表明:利用K近邻互信息估计能够选出多个与电耗相关的重要特征;利用相关性最强的前5个特征建立的BPNN预测模型时,模型的平均绝对百分比误差比利用单个特征建模时降低了39.28%,达到5.79%;该模型平均训练时间也比利用全部特征建模时缩
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