基于RBF神经网络瓦斯水合物生成压力预测研究
卢斌1
吴强2
1.黑龙江科技学院信息网络中心,黑龙江,哈尔滨,1500272.黑龙江科技学院安全工程学院,黑龙江,哈尔滨,150027
摘要：瓦斯水合物生成是复杂的结晶过程,不同组分和浓度瓦斯生成水合物时压力等热力学参数的获取对水合物技术的应用具有非常重要的意义.鉴于此,利用径向基神经网络方法对瓦斯水舍物生成压力进行了预测.针对瓦斯水合物生成边界条件,确定了RBF神经网络的输入、输出向量,建立了RBF神经网络瓦斯水合物生成压力计算及预测模型,并用实验数据进行了验证.结果表明,该模型对瓦斯水合物生成压力的拟合和预测具有计算精度高、速度快等优点.RBF神经网络研究为瓦斯水合物生成压力预测提供了一种新途径.
关键词：瓦斯水合物生成压力神经网络RBF算法
分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(50874040)黑龙江省自然科学基金(B2007-10)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 1-4 )
英文信息