基于神经网络和专家系统的城镇煤气管道漏损分析与寿命预测

针对城镇煤气管道布局复杂、影响因素众多的特点,利用人工智能中神经网络适用于大量无规则数据具有自学习能力和专家系统优于语言文字表达并具备推理能力的不同特点,设计一个基于神经网络预测城市管道年限和基于专家系统进行漏损分析于一体的综合模型,实现了对城镇管道漏损的全面定性定量分析。 首先,明确漏损概念及其分类,具体分析和总结城镇煤气管道漏损五大类影响因素。 其次,结合人工神经网络自身特点,利用Matlab经过训练对比,选择最优的BP网络模型,并针对BP算法收敛慢及容易出现震荡的问题,结合共轭梯度法对其进行改进。对网络输出结果进行拟合,并结合太原煤气管道的实际漏损情况对算法进行可行性分析。 利用事故树分析漏损原因写出专家系统推理过程中所需规则并产生相应的事实集,规则集及结论集。采用正向推理模型通过和用户互动得出事故树分析中管道失效顶层事件的直接子原因,提取出导致漏损的原因。 最后采用windows系统下的Microsoft Visual Studio软件开发平台,VC++作为编程语言,用ADO(ActiveX Data Object)连接存有用于训练BP神经网络的管道基本参数及专家系统事实集、规则集、结论集的Access数据库,应用面向对象程序设计方法实现了城镇煤气管道漏损分析和寿命预测的软件化。