收稿日期:２０２２０６２２;修回日期:２０２２Ｇ０９０５基金项目:北京市教委科研计划资助项目(KM２０１５１００１７００６).作者简介:弓海凌(１９９４—),男,硕士研究生,研究方向为工业清洗机器人技术,EＧmai:２０２０５４０２２０＠bipt．edu．cn;代峰燕(１９７２—),男,博士,高级工程师,研究方向为工业清洗机器人技术,通信联系人,EＧmail:daifengyan＠bipt．edu．cn.第３１卷第１期２０２３年３月北京石油化工学院学报JournalofBeijingInstituteofPetrochemicalTechnologyVol．３１No．１Mar．２０２３文章编号:１００８Ｇ２５６５(２０２３)０１Ｇ００４７Ｇ０６基于BP神经网络的含氧油气浓度预测模型研究弓海凌,李淘,邹冰玉,代峰燕∗(北京石油化工学院机械工程学院,北京１０２６１７)摘要:针对储罐清洗中油气遇到明火、静电等可能会引发火灾、爆炸等现象,提出一种基于BP神经网络的含氧油气浓度预测模型,通过预测油罐内含氧油气浓度以确保储罐清洗工作环境的安全.利用Matlab软件和仿真数据建立了基于BP神经网络的油气浓度预测模型,通过LabVIEW软件中Matlabscript节点调用预测模型,自主完成储油罐内油气浓度的预测并进行误差分析.结果表明,基于BP神经网络建立的含氧油气浓度预测模型,当隐藏层节点数为８时,均方根误差(RMSE)为０００００５８,回归系数(R２)为９９３１４％,能够准确地预测储罐内含氧油气浓度.关键词:BP神经网络;含氧油气;预测模型;仿真中图分类号:TP１８３文献标志码:ADOI:１０．１９７７０/j．cnki．issn．１００８Ｇ２５６５．２０２３．０１．００６开放科学(资源服务)标识码:ResearchonthePredictionModelofOxygenＧbearingOilandGasConcentrationBasedonBPNeuralNetworkGONGHailing,LITao,ZOUBingyu,DAIFengyan∗(BeijingInstituteofPetrochemicalTechnology,MechanicalCollege,Beijing１０２６１７,China)Abstract:Inordertoensurethesafetyofthetankcleaningworkenvironmentbypredictingtheconcentrationofoxygenatedoilandgasinthetank,aBPneuralnetworkＧbasedpredictionmodelisproposedforthefireandexplosionthatmaybecausedbyoilandgasencounteringopenflameandstaticelectricityintankcleaning．ThepredictionmodelofoilandgasconcentrationbasedonBPneuralnetworkisestablishedbyusingMatlabsoftwareand...
