BP神经网络在原油标准密度计算中的应用  

The Aplication of crude oil standard density based on BP Netwok

作　　者：黄勋[1] 周辉[1] 孙强[1] 

机构地区：[1]南通大学电子信息学院,江苏南通226007

出　　处：《微计算机信息》2009年第19期256-257,279,共3页Control & Automation

基　　金：基金申请人:周辉;项目名称:基于MSN的自动抄袭系统关键技术研究;基金颁发部门:江苏省高技术研究项目(BG2007022);基金申请人:周辉;项目名称:集群智能在MSN多目标优化中的应用研究;基金颁发部门:江苏省高校自然科学基础研究面上项目(07KJB510095);南通大学自然科学项目(06Z033;06Z034)

摘　　要：在油库监控系统中,标准密度求取非常重要,直接关系系统精度。本文采用神经网络的方法求取原油的标准密度,比较发现神经网络所求的标准密度的误差效果较采用多项式拟合的方法更优。建立了一个基于BP神经网络的计算原油标准密度的模型,并运用于实际生产中,表明利用神经网络求取原油的标准密度是一种有效的方法。For Oil Farm Supervisory Control System, the precision of standard density is extremely important. The author worked out the standard density of crude oil by Neural Network. Compared with Polynomial Curve Fitting, the standard density calculated by Neural Network is more accurate. Establish a model based on BP neural network. The test results show that the model is effective.

关 键 词：标准密度 神经网络 参数优化 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]