基于多传感器技术的原油含水率预测模型研究

通过多传感器技术对原油含水率测量有影响的多个参量进行测定,提出基于多元非线性回归和神经网络融合处理两种方法建立原油含水率预测模型,并采用分段建模的方法分别进行改进。评价结果表明:神经网络模型预测效果优于多元非线性回归模型,原油含水率分段预测模型效果优于统一模型。尤其是改进的神经网络分段预测模型具有网络结构简化、收敛速度快,泛化能力强的特点,取得很好的拟合精度和预测效果。