作者：李凤玲,申群太,徐力生 单位：北京仿真中心;中国仿真学会 出版：《系统仿真学报》2008年第23期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXTFZ2008230570 DOC编号：DOCXTFZ2008230579 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 实际灌浆压力控制过程中，由于灌浆液的密度、粘度和地层等因素的影响，使得灌浆压力的变化具有不确定性、时变性和非线性特征。为了辨识、预测灌浆系统压力，提出了一种基于神经网络的多传感器数据融合技术。通过对灌浆工艺与机理分析得到该BP神经网络输入变量。该方法首先利用灌浆过程中采集的数据离线训练BP神经网络，获得一收敛的神经网络模型，然后用此神经网络模型实时预测所灌地层的灌浆压力。最后实验仿真结果表明，BP神经网络预测模型能够运用到灌浆系统中，模型的最大预测误差不超过15%，平均均方根误差仅为0.186。

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