一种基于鲸鱼算法优化BP神经网络的原油管道结蜡速率预测方法

本研究提出了一种基于鲸鱼算法优化的BP神经网络来预测原油管道的结蜡速率。首先，收集相关的实验数据，并将其划分为训练集和测试集。尽管传统的BP神经网络在预测性能上表现出色，但其在预测精度方面仍有提升的空间。为了进一步增强预测的准确性，本发明通过利用鲸鱼算法的优良搜索性能，针对BP神经网络在收敛速度慢、易陷入局部最优解和网络稳定性方面的局限进行了改进。为评估鲸鱼算法优化后的BP神经网络模型的性能，我们将其预测结果与传统BP神经网络模型的结果进行了对比。结果显示，优化后的模型在收敛速度和预测精度方面具有显著优势，表明本发明是一种有效的原油管道结蜡速率预测方法。