海底腐蚀管道极限承载力预测模型

准确的预测海底腐蚀管道极限承载力对于评估海底管道寿命、保证海底油气管道安全运行具有重要意义。针对BP神经网络(BPNN)模型学习效率低、对初始权重敏感且容易陷入局部最优状态等缺点，采用人工蜂群(ABC)算法来优化BPNN的初始权值和阈值，建立了ABC-BPNN海底腐蚀管道极限承载力预测模型。使用MATLAB软件搭建模型并进行预测，同时与BPNN模型、遗传算法(GA)优化的BPNN模型和粒子群优化算法(PSO)优化的BPNN模型进行对比分析。结果表明：ABC-BPNN模型预测海底腐蚀管道极限承载力的平均相对误差为1.975 0%,优于BPNN、GA-BPNN和PSO-BPNN模型的预测结果；ABC-BPNN模型的预测结果所拟合出来的直线与Y=X直线最为贴近，证明了ABC-BPNN模型作为预测海底腐蚀管道极限承载力工具的准确性和稳定性。