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基于BP神经网络的含CO_2天然气偏差因子预测被引量：4: 2014年; 常规经验公式+酸性气体临界参数校正法已经不能满足不同CO2摩尔分数天然气偏差因子的计算精度。采用BP神经网络模型,以实验压力(p)、实验温度(T)、修正前体系临界参数(ppc,Tpc)及CO2摩尔分数作为输入变量,用相关文献共计249个实验点作为模型的学习样本进行学习,得到合理的BP神经网络模型。在此基础上,对5组不同CO2摩尔分数天然气偏差因子的实验数据进行BP神经网络预测,并与常规经验公式计算进行对比。研究结果表明:样本点模拟运算相对误差仅0.76%,精度高;常规的偏差因子计算方法仅适用于CO2摩尔分数低于50%的天然气;BP神经网络预测模型效果最好,适应性强。; 陈亮袁恩来孙雷; 关键词：BP神经网络

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袁恩来