【摘 要】
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为更精确地关联预测硫在高含硫气体中的溶解度,提出将遗传算法（GA）和LM-反向传播神经网络（LM-BP ANN）相结合的预测模型.设计了该模型的计算过程,讨论了模型参数的设置.以温度、压
【机 构】
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西南石油大学石油与天然气工程学院,中国石油大学（北京）机械与储运工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51174172);教育部博士点专项科研基金项目(20125121110003)
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为更精确地关联预测硫在高含硫气体中的溶解度,提出将遗传算法（GA）和LM-反向传播神经网络（LM-BP ANN）相结合的预测模型.设计了该模型的计算过程,讨论了模型参数的设置.以温度、压力和气体组分作为BP神经网络预测模型的输入变量,利用GA优化了BP神经网络的初始权值和阈值,采用遗传算法优化后的BP神经网络计算了元素硫在高含硫气体中的溶解度.结果表明,该模型训练结果与实测值之间的平均相对误差为5.90％,测试结果与实测值的平均相对误差为5.54％;该方法较BP神经网络模型具有预测精度高、收敛速度快的优点
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