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基于神经网络和专家系统的城镇煤气管道漏损分析与寿命预测

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 22:05:27
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基于神经网络和专家系统的城镇煤气管道漏损分析与寿命预测【摘要】:针对城镇煤气管道布局复杂、影响因素众多的特点,利用人工智能中神经网络适用于大量无规则数据具有自学习能力和专家系统优于

【摘要】: 针对城镇煤气管道布局复杂、影响因素众多的特点,利用人工智能中神经网络适用于大量无规则数据具有自学习能力和专家系统优于语言文字表达并具备推理能力的不同特点,设计一个基于神经网络预测城市管道年限和基于专家系统进行漏损分析于一体的综合模型,实现了对城镇管道漏损的全面定性定量分析。 首先,明确漏损概念及其分类,具体分析和总结城镇煤气管道漏损五大类影响因素。 其次,结合人工神经网络自身特点,利用Matlab经过训练对比,选择最优的BP网络模型,并针对BP算法收敛慢及容易出现震荡的问题,结合共轭梯度法对其进行改进。对网络输出结果进行拟合,并结合太原煤气管道的实际漏损情况对算法进行可行性分析。 利用事故树分析漏损原因写出专家系统推理过程中所需规则并产生相应的事实集,规则集及结论集。采用正向推理模型通过和用户互动得出事故树分析中管道失效顶层事件的直接子原因,提取出导致漏损的原因。 最后采用windows系统下的Microsoft Visual Studio软件开发平台,VC++作为编程语言,用ADO(ActiveX Data Object)连接存有用于训练BP神经网络的管道基本参数及专家系统事实集、规则集、结论集的Access数据库,应用面向对象程序设计方法实现了城镇煤气管道漏损分析和寿命预测的软件化。 【关键词】:煤气管道 漏损 BP神经网络 事故树 专家系统
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TU996.8
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 中文摘要6-7
  • ABSTRACT7-10
  • 1 引言10-15
  • 1.1 课题研究背景和意义10-11
  • 1.2 国内外研究现状以及要解决的问题11-12
  • 1.3 课题研究的内容12-15
  • 1.3.1 城镇煤气管道漏损的分类12
  • 1.3.2 风险评价模型的建立12
  • 1.3.3 子模块功能的分解与实现12-15
  • 2 城镇管道漏损分类及因素分析15-24
  • 2.1 漏损的概念15
  • 2.2 漏损的分类15
  • 2.3 管道漏损的影响因素15-24
  • 2.3.1 管道的腐蚀17-21
  • 2.3.2 管道材料的缺陷21-22
  • 2.3.3 第三方破坏22-23
  • 2.3.4 管道应力腐蚀严重23
  • 2.3.5 误操作23-24
  • 3 神经网络与管道寿命预测24-42
  • 3.1 基于BP神经网络的管道寿命设计27-34
  • 3.1.1 管道寿命BP网络的算法27-28
  • 3.1.2 管道寿命BP网络的设计28-34
  • 3.2 管道寿命即算法的改进34-37
  • 3.2.1 基本BP算法的不足34-35
  • 3.2.2 共轭梯度优化算法35-36
  • 3.2.3 管道寿命BP算法优化解决办法36-37
  • 3.3 管道寿命神经网络分析37-39
  • 3.4 与实例管道对比与分析39-42
  • 4 专家系统与管道漏损分析42-53
  • 4.1 管道失效事故树分析44-48
  • 4.1.1 事故树简介44-45
  • 4.1.2 管道失效事故树的建立45-48
  • 4.2 煤气管道漏损分析模块48-53
  • 4.2.1 知识表示48-51
  • 4.2.2 具体推理分析51-53
  • 5 编程实现53-61
  • 5.1 软件总体设计53
  • 5.2 关键技术实现53-57
  • 5.3 效果显示57-61
  • 结论61-62
  • 参考文献62-64
  • 附录A64-65
  • 附录B65-66
  • 作者简历66-68


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