基于BP神經網絡的油輪貨油加熱經濟性分析.pdf

1、隨著我國國民經濟的快速發(fā)展，我國對石油的需求也快速的增長。幾年前，我國就已經成為僅次于美國的世界第二大石油消費國。而國內石油產量的增長卻十分緩慢，遠遠滿足不了消費增長的需要。石油的供需缺口只能通過進口予以彌補。我國目前油輪船隊正承擔起進口原油運輸的任務。努力控制運輸成本是每個運營公司都要考慮的重點。因此，對油輪貨油運輸過程的經濟性分析是十分必要的。眾所周知，在油輪貨油運輸過程中，由于貨油粘度大，傾點一般較高，導致在運輸過程中不易卸油。因

2、此，原油油船在裝卸貨時，通常要對液貨進行加溫，以滿足卸貨的要求。 本文采用MATLAB軟件中的BP人工神經網絡技術來研究貨油的最佳加熱時間。本文分析了人工神經網絡技術在該領城的應用可行性，然后通過對輸入的試驗樣本進行學習、訓練、檢驗，建立了油輪貨油加熱時間的神經網絡計算模型。運用該模型就可以實現對油輪貨油加熱時間的預測，其結果比較滿意。此方法是運用數學方法來研究貨油加熱時間的，這就大大減少了以往運用物理方法來研究時對加熱過程的簡