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基于GA_Elman神经网络的长输管道泄漏检测方法
文献摘要：
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％.
文献关键词：
GA_Elman神经网络;管道;泄漏检测;预测精度
中图分类号：
作者姓名：
张勇;韦焱文;王明吉;周兴达;刘洁;杨文武
作者机构：
东北石油大学物理与电子工程学院
文献出处：
引用格式：
[1]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(02):182-186,245
A类：
B类：
GA,Elman,长输管道,管道泄漏检测,泄漏检测方法,权值,局部极值,神经网络检测,检测模型
AB值：
0.159065
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