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多传感器融合技术在原油含水率测量中的应用

2013-11-13 01:04

全部作者： 张冬至 夏伯锴 曾蕾蕾 任冬艳 第1作者单位： 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院 摘要： 本文通过多传感器技术对原油含水率测量影响的多个参量进行测定，提出基于多元非线性回归和神经网络的融合方法建立原油含水率预测模型，并采用分段建模的方法进行改进。评价结果表明：神经网络模型预测效果优于多元非线性回归模型，原油含水率分段预测模型效果优于统1模型。尤其是改进的神经网络分段预测模型具有网络结构简化、收敛速度快，泛化能力强的特点，取得很好的拟合精度和预测效果。 关键词： 原油；含水率；多元非线性回归；神经网络；预测模型 (浏览全文) 发表日期： 2006年08月02日 同行评议：

1、建议修改题目，使之与内容更贴切；2、仅简要介绍了“基于LM算法的原油含水率神经网络模型”与“多元非线性回归模型”的建立方案，对比分析了两个模型的各自特点，建议重点介绍和说明其中1个较有优势的模型即可；3、建议详细说明图2和图4的获取手段，以及纵、横坐标的含义；4、建议在结论中明确指出最终确定性的有应用价值的模型，而不是几种模型的比较和评价。

综合评价： 修改稿： 注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。