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基于信息融合與GM的石油罐區(qū)安全監(jiān)控預測模型

文檔作者：潘長城1 王時彬2 王如君3 康榮學3 文檔來源： 1．首都經(jīng)濟貿(mào)易大學安全與環(huán)境工程學院 2．昆明理工大學		點擊數(shù)：	更新時間： 2018年03月11日
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近年來，石油罐區(qū)安全事故發(fā)生頻率呈不斷上升趨勢。為有效增強罐區(qū)安全監(jiān)控預警系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)的可靠性，并實現(xiàn)對事故的早期預警，基于多傳感器信息融合技術和灰色模型( GM) 理論，建立出石油罐區(qū)安全監(jiān)控預測模型。首先，研究了基于遞推最小二乘法改進的最優(yōu)加權融合算法，并將其作為一級( 特征級) 融合模型，其次，介紹分析了灰色預測理論及GM( 1，1) 模型的實現(xiàn)過程，最后建立出基于GA － BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法的二級( 決策級) 數(shù)據(jù)融合模型，并得到石油罐區(qū)安全監(jiān)控預測模型。