基于小波包分析和RBF神经网络的ERT系统流型辨识

被引：5

作者：

陈德运

朱波

张华

机构：

[1] 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机工程与应用 | 2008年 / 06期

基金：

黑龙江省自然科学基金;

关键词：

ERT系统; 流型辨识; 小波包分析; RBF神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP274 [数据处理、数据处理系统];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ;

摘要：

两相流体具有复杂性的流动特性,流型的准确辨识是两相流参数准确测量的基础,流型的在线智能辨识成是两相流研究的重点内容之一。以ERT系统和油/水两相流的流型为研究基础,采用小波包分析方法对测量数据进行特征提取,然后以提取后的特征数据作为RBF神经网络的输入,对网络进行建模和仿真。通过实验仿真分析,该方法对流型辨识非常适用,并有效达到流型辨识的目的。

引用

页码：231 / 233

页数：3

共 5 条

[1] 基于神经网络的两相流流型识别方法研究 [J].