一种基于模糊神经网络的水合物分解速率预测方法

本发明公开了一种基于模糊神经网络的水合物分解速率预测方法，包括：S1、采集影响水合物分解速率的多源参数数据，并进行数据预处理得到标准化的输入特征样本；S2、通过特征提取筛选与分解速率高度相关的参数，并构建训练数据集与测试数据集；S3、利用自适应网络模糊推理系统建立模糊神经网络模型，并完成模型结构搭建；S4、采用训练数据集对模型进行训练，通过误差反向传播算法结合梯度下降法优化参数并迭代更新，通过交叉验证评估模型性能；S5、将测试数据集或新工况数据输入模型进行测试，输出分解速率预测结果；S6、将预测结果与关键参数进行可视化分析。本发明具备非线性建模和自适应能力强的优点，显著提升了预测准确性和工程实用性。