首页> 中国专利> 基于粗糙集与遗传小波神经网络的石油管道漏损预测方法

基于粗糙集与遗传小波神经网络的石油管道漏损预测方法

摘要

本发明涉及的是基于粗糙集与遗传小波神经网络的石油管道漏损预测方法,这种基于粗糙集与遗传小波神经网络的石油管道漏损预测方法包括以下步骤:获取导致石油管道漏损的因素以及初始发生漏损时间的历史数据;利用粗糙集对获取的数据进行清洗优化,获取有效历史数据;根据获取的有效数据采用小波神经网络建立预测模型;对上述模型通过遗传算法优化初始参数;输入历史漏损数据预测石油管道漏损时间的发生。本发明可以有效预测石油管道发生漏损的时间,具有收敛速度快,预测精度高、预测结果唯一的优点,可以对石油管道的漏损进行有效预警,从而为石油管道维护提供参考。

著录项

  • 公开/公告号CN105260784A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-01-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北石油大学;

    申请/专利号CN201510499927.9

  • 申请日2015-08-16

  • 分类号G06Q10/04;G06Q50/02;

  • 代理机构哈尔滨东方专利事务所;

  • 代理人曹爱华

  • 地址 163319 黑龙江省大庆市高新技术开发区发展路199号

  • 入库时间 2023-12-18 13:47:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-09

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06Q10/04 申请公布日:20160120 申请日:20150816

    发明专利申请公布后的视为撤回

  • 2016-02-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20150816

    实质审查的生效

  • 2016-01-20

    公开

    公开

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号