基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市天然氣管網(wǎng)泄漏監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合研究

【摘要】： 引入無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù),可實(shí)現(xiàn)對(duì)城市天然氣管網(wǎng)的在線(xiàn)、實(shí)時(shí)安全監(jiān)控,解決常規(guī)泄漏檢測(cè)方法存在的診斷準(zhǔn)確率不高、人工巡檢效率低下等問(wèn)題。然而,受節(jié)點(diǎn)的數(shù)量、監(jiān)測(cè)位置、傳感器類(lèi)型等因素的影響,網(wǎng)絡(luò)中的泄漏監(jiān)測(cè)信息表現(xiàn)出形式上的多樣性、數(shù)量的巨大性,同時(shí)要求保障信息處理的及時(shí)、準(zhǔn)確和可靠性。為此,引入多源信息融合技術(shù),提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管道泄漏監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合處理方法。本文的主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下: (1)論文首先對(duì)天然氣管網(wǎng)泄漏原因、研究現(xiàn)狀和主要監(jiān)測(cè)方法進(jìn)行了闡述,重點(diǎn)論述了基于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)原理、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)以及目前主要數(shù)據(jù)融合技術(shù)。 (2)研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和蟻群智能算法的原理和應(yīng)用情況,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合模型并將其應(yīng)用于管網(wǎng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合,實(shí)驗(yàn)表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效融合大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并對(duì)泄漏情況做出識(shí)別判斷,但仍存在算法收斂速度慢、識(shí)別精度不高、易于收斂于局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)。 (3)對(duì)普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的收斂速度慢等問(wèn)題,本文提出利用蟻群算法改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng),論文對(duì)改進(jìn)算法的原理和實(shí)現(xiàn)流程進(jìn)行了詳細(xì)的闡述,并在MATLAB上完成了算法的程序設(shè)計(jì)和數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)。最后,為方便兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的比較,利用相同的測(cè)試樣本對(duì)改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)實(shí)際性能進(jìn)行測(cè)試。 實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠極大提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度,避免收斂于局部最優(yōu)解,同時(shí)泄漏辨識(shí)精度也高于普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,更加有利于對(duì)天然氣管網(wǎng)實(shí)際泄漏情況進(jìn)行判斷。 【關(guān)鍵詞】：泄漏監(jiān)測(cè) 數(shù)據(jù)融合 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 蟻群算法
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類(lèi)號(hào)】：TP29-A2
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 課題來(lái)源9
• 1.2 研究背景及意義9-10
• 1.3 管道泄漏檢測(cè)技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3.1 常規(guī)的管道泄漏檢測(cè)方法10-14
• 1.3.2 基于WSN的管道安全監(jiān)測(cè)新技術(shù)14
• 1.4 本文研究?jī)?nèi)容與主要工作14-16
• 第二章 基于WSN的管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)16-25
• 2.1 管道泄漏成因及主要的泄漏檢測(cè)方法16-18
• 2.1.1 泄漏成因分析16
• 2.1.2 主要的泄漏檢測(cè)方法及原理16-18
• 2.2 泄漏監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)18-20
• 2.3 多源泄漏監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息融合20-24
• 2.3.1 多源信息融合概述20-23
• 2.3.2 監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的泄漏監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合方法23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泄漏診斷方法25-36
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念25-27
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法27-31
• 3.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)27-29
• 3.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)的收斂算法29-31
• 3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泄漏診斷算法設(shè)計(jì)31-35
• 3.3.1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定31-32
• 3.3.2 網(wǎng)絡(luò)輸入向量和各層神經(jīng)元數(shù)的確定32
• 3.3.3 網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)的選取及權(quán)閾值修正算法32-33
• 3.3.4 樣本的收集和預(yù)處理33-34
• 3.3.5 實(shí)驗(yàn)分析34-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 基于蟻群算法的改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合方法36-47
• 4.1 蟻群優(yōu)化算法36-41
• 4.1.1 基本原理及特點(diǎn)36-40
• 4.1.2 蟻群算法與其他種群進(jìn)化算法的比較40-41
• 4.1.3 算法的應(yīng)用進(jìn)展41
• 4.2 改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法設(shè)計(jì)41-45
• 4.2.1 蟻群算法的一般處理步驟41-43
• 4.2.2 改進(jìn)的算法實(shí)現(xiàn)43-45
• 4.3 本章小結(jié)45-47
• 第五章 基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管道泄漏診斷47-55
• 5.1 蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值仿真實(shí)現(xiàn)47-50
• 5.1.1 網(wǎng)絡(luò)的編碼方式47
• 5.1.2 參數(shù)設(shè)置47-50
• 5.2 蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在管道泄漏診斷中的應(yīng)用50-53
• 5.2.1 算法流程50
• 5.2.2 仿真實(shí)現(xiàn)50-53
• 5.3 算法的性能比較53-54
• 5.4 小結(jié)54-55
• 第六章 總結(jié)與展望55-57
• 6.1 總結(jié)55
• 6.2 展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 附錄1 普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法系統(tǒng)仿真程序61-63
• 附錄2 蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法數(shù)值仿真程序63-69
• 致謝69-70
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文70

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基于擁塞控制的多種群二元蟻群算法    嚴(yán)彬;熊偉清;程美英;葉青;

一種針對(duì)頻率指配問(wèn)題的改進(jìn)蟻群算法    肖嶺;熊輝;

數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)同應(yīng)用    于翔

數(shù)據(jù)融合計(jì)費(fèi)與管理系統(tǒng)的探討    南京聯(lián)創(chuàng)系統(tǒng)集成股份有限公司 陸志強(qiáng)

干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    健康時(shí)報(bào)特約記者　 張獻(xiàn)懷

江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過(guò)鑒定    鄒麗梅 陳耀群

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開(kāi)復(fù)雜工藝“黑箱”    記者 孫剛

淺談美國(guó)環(huán)保法規(guī)中地下油罐的泄漏監(jiān)測(cè)    陳潔

成縣站建設(shè)泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)工程    韓旭

軌交“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”觸動(dòng)創(chuàng)新神經(jīng)    本報(bào)首席記者 任荃　實(shí)習(xí)生 史博臻

數(shù)據(jù)融合奠基網(wǎng)絡(luò)融合    中興通訊股份有限公司 魯蘭 紅朱 王煒

當(dāng)布線(xiàn)系統(tǒng)遭遇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    計(jì)算機(jī)世界實(shí)驗(yàn)室 韓勖

基于支持向量機(jī)數(shù)據(jù)融合的礦井瓦斯預(yù)警技術(shù)研究    黃為勇

多傳感器目標(biāo)跟蹤中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究    賀明科

多傳感器數(shù)據(jù)融合及其在電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用研究    陳理淵

磁力軸承故障診斷的相關(guān)理論與實(shí)驗(yàn)研究    庫(kù)少平

運(yùn)動(dòng)機(jī)械監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)的研究與應(yīng)用    鄧達(dá)強(qiáng)

脫機(jī)手寫(xiě)中文簽名鑒別的研究    左文明

深部開(kāi)采高階段尾砂充填體力學(xué)與非線(xiàn)性?xún)?yōu)化設(shè)計(jì)    劉志祥

水下仿生拱泥機(jī)器人及其關(guān)鍵技術(shù)研究    張英

PET探測(cè)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位方法研究    戴雪龍

無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位與數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn)    孔凡天

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市天然氣管網(wǎng)泄漏監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合研究    秦楠

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)融合研究    林嵐

入侵檢測(cè)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)融合方法的若干應(yīng)用    劉琦

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市交通流量預(yù)測(cè)與路口分析    曹煒

基于智能計(jì)算的移動(dòng)式專(zhuān)家系統(tǒng)研究    胡利平

基于蟻群算法的工業(yè)過(guò)程穩(wěn)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)    李曉霞

變壓器油中溶解氣體在線(xiàn)監(jiān)測(cè)及故障診斷系統(tǒng)研究    黃德祥

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大氣質(zhì)量檢測(cè)及評(píng)價(jià)方法的研究    王江娟

入侵檢測(cè)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及D-S理論的研究    易濤

基于數(shù)據(jù)融合的控制系統(tǒng)執(zhí)行器故障診斷    杜海蓮