基于信息融合与GM的石油罐区安全监控预测模型

文档作者: 潘长城1 王时彬2 王如君3 康荣学3        文档来源: 1.首都经济贸易大学安全与环境工程学院 2. 昆明理工大学
更新时间: 2018年03月11日
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近年来,石油罐区安全事故发生频率呈不断上升趋势。为有效增强罐区安全监控预警系统监测数据的可靠性,并实现对事故的早期预警,基于多传感器信息融合技术和灰色模型( GM) 理论,建立出石油罐区安全监控预测模型。首先,研究了基于递推最小二乘法改进的最优加权融合算法,并将其作为一级( 特征级) 融合模型,其次,介绍分析了灰色预测理论及GM( 1,1) 模型的实现过程,最后建立出基于GA - BP 神经网络算法的二级( 决策级) 数据融合模型,并得到石油罐区安全监控预测模型。

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