【摘 要】
：
天然气水合物具有储气率高、污染低、储量大等优点,具有良好的发展前景,但是在天然气加工和运输过程中形成的天然气水合物会造成管道堵塞等严重状况,因此,分析和预测天然气水
【机 构】
：
辽宁石油化工大学石油天然气工程学院
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目(41502100)
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天然气水合物具有储气率高、污染低、储量大等优点,具有良好的发展前景,但是在天然气加工和运输过程中形成的天然气水合物会造成管道堵塞等严重状况,因此,分析和预测天然气水合物的生成具有实际意义.为了预测天然气水合物的生成情况,针对前人研究天然气水合物生成预测方法的优缺点,引用了具有解决复杂系统问题能力的人工神经网络,运用MATLAB语言编程建立了灰色理论（Grey Forecast）理论和BP神经网络（Back Propagation Network,BP）的组合模型.为了提高预测精度,选用了差值结合法将两种方
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