基于神经网络的城市天然气管网泄漏监测数据融合研究

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1、密级:硕士研究生学位论文题目:基于进经网络的盛Æ天签气管网泄漏监测数据融合研究学号:066613姓名z'奏楠专业:机械电子工程导师z万江文学院z计算机学院2009年2月15日密级:大，硕士研究生学位论文题目:基于神经网络的城市天然气管网泄漏监测数据融合研究学号:066613姓名:秦楠专业:机械电子工程导师:万江文学院:址篡机学院2009年2月15日标准分享网www.bzfxw.com免费下载独创性(或创新性)声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以

2、外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名:本在航日期lßifJ.)，/j关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅:学校可以公布学

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4、监测位置、传感器类型等因素的影响，网络中的泄漏监测信息表现出形式上的多样性、数量的巨大性，同时要求保障信息处理的及时、准确和可靠性。为此，引入多源信息融合技术，提出基于神经网络的管道泄漏监测数据融合处理方法。本文的主要研究内容和结论如下:(1)论文首先对天然气管网泄漏原因、研究现状和主要监测方法进行了阐述，重点论述了基于无线传感器网络技术的泄漏监测系统原理、结构特点以及目前主要数据融合技术。(2)研究了神经网络和蚁群智能算法的原理和应用情况，并在此基础上构建了神经网络数据融合模型并将其应用于管网的监测数据融合，实验表明神经网络可以有

5、效融合大量的监测数据并对泄漏情况做出识别判断，但仍存在算法收敛速度慢、识别精度不高、易于收敛于局部最优解的缺点。www.bzfxw.com(3)对普通神经网络存在的收敛速度慢等问题，本文提出利用蚁群算法改进的神经网络数据融合系统，论文对改进算法的原理和实现流程进行了详细的阐述，并在MATLAB上完成了算法的程序设计和数值仿真实验。最后，为方便两种神经网络算法的比较，利用相同的测试样本对改进的网络实际性能进行测试。实验表明，改进的蚁群神经网络能够极大提高网络的训练速度，避免收敛于局部最优解，同时泄漏辨识精度也高于普通神经网络方法，更加

6、有利于对天然气管网实际泄漏情况进行判断。关键词:泄漏监测数据融合神经网络蚁群算法标准分享网www.bzfxw.com免费下载命北京邮电大学硕士学位论文摘要RESEARCHONLEAKAGEDATAFUSIONOFCITYGASPIPELINESBASEDONNEURALNETWORKSABSTRACTWith出eapplicationofWirelessSensorNetworks(WSN)intheGasPipelinesMonitoring,Real-timemonitoringandaccuratelocalizationca

7、nbeachieved,andproblemslikelowefficiencyandlocationaccuracybyartificialpatrolcanbesolved.However,withtheinfluenceofthenumberofnodes,differentmonitoringplaceandtypesofsensor,theinformationofleakageonthenettumsoutvarietyandmass,anditisimportanttomakesurethatleakageinform

8、ationisprocessedcorrectlyandreliable.Therefore,multipleinformationfusiontechnologyisusedandanewdatafusionmethodwww.bz