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摘要
针对供热管道微小泄漏状况的预测问题，提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)以及改进灰狼优化(IGWO)算法优化反向传播(BP)神经网络的泄漏孔径预测方法。所提方法利用CEEMDAN以及能量矩对泄漏信号进行模态分解与特征提取；为提高预测精度，提出IGWO算法。首先，对灰狼优化(GWO)算法的种群初始化方式以及控制参数与位置更新策略进行改进；然后，建立IGWO-BP预测模型，并利用实验室泄漏信号对预测模型进行验证。结果表明：所提预测模型可有效提高管道微小泄漏孔径的预测精度。
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