關鍵詞：熱油管道仿真 混沌粒子群算法 rbf神經網絡 預測模型 

摘要：針對加熱輸油管道仿真中管道內油流溫度和壓力變化,本文基于神經網絡算法,利用管道數據采集與監控（SCADA）系統獲取的500組歷史運行數據,建立了管道沿線溫度和壓力的預測模型.提出的預測模型采用混沌粒子群改進的RBF（CPSO-RBF）神經網絡算法.對RBF神經網絡的參數（中心和寬度）、連接權重進行優化,通過與其他方法對比可知提出的CPSO-RBF預測模型具有精度高、收斂快等特點.在日照-儀征熱油管道實際運行方案中驗證了提出的CPSO-RBF預測模型的可行性.

納米技術與精密工程雜志要求:

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