多傳感器融合技術在原油含水率測量中的應用

全部作者： 張冬至 夏伯鍇 曾蕾蕾 任冬艷 第1作者單位： 中國石油大學(華東)信息與控制工程學院 論文摘要： 本文通過多傳感器技術對原油含水率測量影響的多個參量進行測定，提出基于多元非線性回歸和神經網絡的融合方法建立原油含水率預測模型，并采用分段建模的方法進行改進。評價結果表明：神經網絡模型預測效果優于多元非線性回歸模型，原油含水率分段預測模型效果優于統1模型。尤其是改進的神經網絡分段預測模型具有網絡結構簡化、收斂速度快，泛化能力強的特點，取得很好的擬合精度和預測效果。 關鍵詞： 原油；含水率；多元非線性回歸；神經網絡；預測模型 (瀏覽全文) 發表日期： 2006年08月02日 同行評議：

1、建議修改論文題目，使之與內容更貼切；2、論文僅簡要介紹了“基于LM算法的原油含水率神經網絡模型”與“多元非線性回歸模型”的建立方案，對比分析了兩個模型的各自特點，建議重點介紹和說明其中1個較有優勢的模型即可；3、建議詳細說明圖2和圖4的獲取手段，以及縱、橫坐標的含義；4、建議在結論中明確指出最終確定性的有應用價值的模型，而不是幾種模型的比較和評價。

綜合評價： 修改稿： 注：同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見，綜合評價是綜合專家對論文各要素的評議得出的數值，以1至5顆星顯示。

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