| 基于GA_Elman神经网络的长输管道泄漏检测方法 |
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| 引用本文： | 张勇,韦焱文,王明吉,周兴达,刘洁,杨文武.基于GA_Elman神经网络的长输管道泄漏检测方法[J].化工自动化及仪表,2022,49(2):182-186+245. |
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| 作者姓名： | 张勇 韦焱文 王明吉 周兴达 刘洁 杨文武 |
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| 作者单位： | 东北石油大学物理与电子工程学院 |
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| 基金项目： | 教育部重点实验室开放基金项目（MECOF2019B02）； |
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| 摘 要： | 为提高长输管道泄漏检测的准确率，提出基于GA＿Elman神经网络的管道泄漏检测方法，该方法通过使用遗传算法（GA）对Elman神经网络的权值和阈值进行优化，不但克服了Elman神经网络易陷入局部极值的缺陷，而且提高了Elman神经网络的预测精度。实验证明该方法可用于管道泄漏检测，其效果优于BP神经网络与Elman神经网络检测模型，预测精度96.9%。
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| 关 键 词： | GA_Elman神经网络 管道 泄漏检测 预测精度 |
Leakage Detection Method for Long-distance Pipelines Based on GA_Elman Neural Network |
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| ZHANG Yong,WEI Yan-wen,WANG Ming-ji,ZHOU Xing-da,LIU Jie,YANG Wen-wu.Leakage Detection Method for Long-distance Pipelines Based on GA_Elman Neural Network[J].Control and Instruments In Chemical Industry,2022,49(2):182-186+245. |
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| Authors: | ZHANG Yong WEI Yan-wen WANG Ming-ji ZHOU Xing-da LIU Jie YANG Wen-wu |
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