[1]周诗岽,王树立,赵会军.BP 神经网络预测管道运行费用研究[J].常州大学学报(自然科学版),2006,(02):30-32.
　ZHOU Shi- dong,WANG Shu- li,ZHAO Hui- jun.Investigation on Pipeline Transportation Expense Forecast[J].Journal of Changzhou University(Natural Science Edition),2006,(02):30-32.
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BP 神经网络预测管道运行费用研究()
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常州大学学报(自然科学版)[ISSN:2095-0411/CN:32-1822/N]

卷:
期数:
2006年02期
页码:
30-32
栏目:
出版日期:
2006-06-25

文章信息/Info

Title:
Investigation on Pipeline Transportation Expense Forecast
作者:
周诗岽;  王树立;  赵会军
江苏工业学院油气储运技术省重点( 建设) 实验室, 江苏 常州 213016
Author(s):
ZHOU Shi- dong;  WANG Shu- li;  ZHAO Hui- jun
State Key Laboratory of Oil & Gas Storage and T ransportat ion Technology, Jiangsu Polytechinic U niversity, Changzhou 213016, China
关键词:
BP 神经网络;  管道输送;  预测;  费用
Keywords:
BP neural network;  piping t ransportat ion;  forecast ;  expense
分类号:
T E 812
文献标志码:
A
摘要:
针对目前管道运行费用预测需要的参数基较多且包含许多时变参数这一问题, 讨论了BP 神经网络方法在管道运行费用 预测上的应用策略, 建立了一个1- 7- 1 结构的3 层BP 网络预测模型。采用改进的BP 算法对25 组学习样本进行训练, 并用 训练好的网络模型对5 组样本进行测试, 预测值误差在±2%以内, 完全满足工程实际需要。从而为能源管理部门制定能源消 耗定额和计划财务部门预测成本提供了决策依据。
Abstract:
BP ( Backg round Propagation) neural netw ork method is applied to predict piping circulate expense. A three- layer BP neural network method is set up. The 25 study samplesc training is completed using the improved BP algorithm. On the basis of trained network model, the 5 samples are tested and the error of predicting value range is within 2%. Thereby it provides decision- making basis for energy resource management department making energy resource dissipative ration and planning finance department predicting cost .

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
者简介: 周诗岽( 1978- ) , 男, 江苏东台人, 硕士。
更新日期/Last Update: 2006-06-25