基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加油站油品罐存量的預測研究及應用

馬騁

摘要：加油站通過地下儲油罐儲存燃油，然而過多的庫存量會造成燃油積壓，不利于管理且會花費一定的儲存成本；若庫存量過少又可能造成油供應不足，不能滿足客戶需求而損壞其形象，最終盈利下降.因此，確定燃油的庫存量意義重大。本研究旨在建立關(guān)于加油站油品罐存量的模型，并應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預測，為加油站的油品管理工作提供理論基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：加油站；油罐儲；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）27-6466-03

Abstract： Gas station by underground storage tanks store fuel， however excessive inventory will cause fuel backlog， not conducive to the management and will spend a certain storage costs； if it is too small and may cause insufficient oil supply， can not meet the customer needs and damaged its image， the final profit decline. Therefore， fuel inventory of great significance. The purpose of this study was to establish a model of the gas station oil tank inventory， and use BP neural network to forecast， to provide the theoretical basis for the gas station oil management.

Key words： gas station； oil tank； BP neural network；

1974年，Werbos 第一個提出了適合多層網(wǎng)絡(luò)的學習算法，但在當時該算法并沒有受到足夠的重視及廣泛的應用。直到 20 世紀 80 年代中期，美國的 PDP（ParallelDistrib uted Procession）小組發(fā)出版了Parallel Distrib utedProcessing 一書，將該算法應用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，才使之成為迄今為止最著名的多層網(wǎng)絡(luò)學習算法，即 BP 算法，由此算法訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，稱之為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應用于函數(shù)逼近、模式識別、數(shù)據(jù)壓縮等。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于 BP 算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，算法成熟，具有自學習和自適應等優(yōu)點，并且具有非線性動力學的特點。BP 算法通過輸入、輸出數(shù)據(jù)樣本集，根據(jù)誤差反向傳遞的原理，對網(wǎng)絡(luò)進行訓練，其學習過程包括信息的正向傳播過程以及誤差的反向傳播這兩個過程，對其反復訓練，連續(xù)不斷地在相對誤差函數(shù)梯度下降的方向上，對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和偏差的變化進行計算，逐漸逼近目標。典型的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一個輸入層、至少一個隱層和一個輸出層組成

2 加油站油品罐存量計算模型建立

對小橢圓油罐，油罐無變位時，首先求得任意油位高度時油平面的面積，將此面積對高度積分，得到儲油量計算值與油位高度的對應關(guān)系。比較儲油量計算值與真實值的大小，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)偏差的大小為計算值的0.0337倍。罐體變位后，利用油罐無變位和存在縱向傾斜變位兩種情況下，油罐中心軸向豎直切面被油覆蓋部分的面積近似相等的關(guān)系，得到存在縱向傾斜變位時的油位高度與無變位時油位高度的轉(zhuǎn)化關(guān)系。將轉(zhuǎn)化關(guān)系式代入無變位時儲油量計算式，得到儲油量與存在縱向傾斜變位時的油位高度之間的對應關(guān)系；利用蒙特卡洛模擬檢驗上述近似的合理性，得到平均相對誤差為0.3%。發(fā)現(xiàn)在相同高度下，變位后的儲油量總是小于變位前的儲油量，對罐容表進行重新標定具有實際意義。對實際儲油罐，無變位時，將油罐分成圓柱體和球冠兩部分，分別求得兩部分的儲油量。罐體變位后，首先只考慮縱向傾斜變位，利用上述近似計算方法，得到存在縱向傾斜變位時的油位高度與無變位時的油位高度之間的轉(zhuǎn)化關(guān)系式；再考慮橫向偏轉(zhuǎn)，利用幾何關(guān)系，得到考慮橫向偏轉(zhuǎn)前后油位高度之間的轉(zhuǎn)化關(guān)系，將只存在縱向傾斜變位時的油位高度代換為考慮橫向偏轉(zhuǎn)后的油位高度，建立存在變位時的油位高度與無變位時油位高度的轉(zhuǎn)化關(guān)系。又由無變位時儲油量計算式，并按照小橢圓油罐所得的系統(tǒng)偏差對結(jié)果進行修正，得到儲油量與存在變位時的油位高度之間的關(guān)系。代入實測數(shù)據(jù)，借助matlab編程，應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預測。

2.1基本假設(shè)

1） 裝置偏差占儲油量計算值的比例恒定.

2） 裝置橫向偏轉(zhuǎn)角和縱向偏轉(zhuǎn)角不會很大.

3） 當儲油罐無變位和縱向傾斜時，其中心軸向切面被油覆蓋的部分的面積對應相等時，認為無變位油罐與縱向縱向傾斜油罐儲油量相等.

2.2符號變量說明

[l0]：油罐軸向部分的長度；[l1]、[l2]：橢圓油罐中油位探針所在直線與左右兩側(cè)油罐壁之間的距離；[a]：橢圓長半軸；[b]：橢圓短半軸；[r]：圓柱體截面半徑；[R]：球冠所在球的半徑；[α]：橫向偏轉(zhuǎn)角；[β]：縱向傾斜角；[V]：儲油量計算值；[V0]：對系統(tǒng)偏差進行修正后的儲油量的值；[y]：油位探針測得的油位高度在直角坐標系中對應的值；[y1]：油罐傾斜時油位探針測得的油位高度值；[y2]：油罐無傾斜時的油位高度值。

3 建立模型

3.1小橢圓油罐罐體無變位時罐容表的標定

罐體無變位時，由于出油管等裝置的存在，使得儲油量的計算值與真實值不相符。要確定油罐的儲油量，首先需確定這些裝置所引起的偏差，稱為系統(tǒng)偏差。此外由于油位高度測量時也會存在一定的誤差，稱為偶然誤差.罐體無變位時，偶然誤差并不明顯，故認為導致儲油量計算值與真實值存在偏差的主要原因為系統(tǒng)偏差。

系統(tǒng)偏差不可能直接進行計算。通過實驗可測得一系列油位高度時對應的儲油量，同時，不考慮系統(tǒng)偏差時，儲油量即為儲油罐的體積，已知儲油罐的幾何尺寸，該體積亦可計算求得。比較計算所得儲油量與實驗測得的真實值，即可得系統(tǒng)偏差所引起的實際儲油量與計算值之間的偏差.加油站可根據(jù)該偏差對罐容表進行修正，并對照修正后的罐容表，確定任何油位高度時對應的儲油量。

可知，儲油量的系統(tǒng)偏差值與計算值近似成正比關(guān)系.計算可得不同儲油量油量計算值時，對應的偏差值與計算值的比例均在0.0037左右，故可認為此橢圓形油罐儲油量的偏差值占計算值的3.37%，計算結(jié)果較為準確。

參考文獻：

[1] 周開利，康耀紅.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其 MATLAB 仿真程序設(shè)計[M].北京：清華大學出版社，2005.

[2] 郭慶春.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的我國農(nóng)民收入預測模型 [J].安徽農(nóng)業(yè)科學，2011，39（20）.

[3] 田鐵軍.傾斜臥式罐直圓筒部分的容積計算[J].現(xiàn)代計量測試，1999（5）：32-36.