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基于KPCA-BAS-GRNN的埋地管道外腐蚀速率预测 总被引:2,自引:1,他引:1
目的 提高埋地管道外腐蚀速率的预测精度。方法 建立基于核主成分分析法(KPCA)和天牛须搜索(BAS)算法优化的广义回归神经网络(GRNN)腐蚀速率预测模型,通过KPCA对原始数据进行预处理,提取影响管道外腐蚀的主要因素,应用GRNN建立埋地管道外腐蚀速率预测的数学模型,并采用BAS算法对模型进行优化,减小了人为设置参数的影响。以川气东送埋地管段为例,分析选取出12种关键影响因素,建立了埋地管道外腐蚀指标体系,借助MATLAB-R2014a编写程序进行仿真,并与实际值进行对比。结果 模型的预测结果与实际值基本一致,KPCA可有效降低指标体系的维度,提取出包含原始信息97.9%的3个主因素—土壤电阻率、氧化还原电位、氯离子含量,简化了运算过程。采用的BAS-GRNN模型将预测精度提高到7.83%以内,平均相对误差5.21%,决定系数取值0.93。与其他模型相比,该模型性能较好,预测精度更高。结论 采用KPCA提取的主要影响因素符合工程实际,建立的BAS-GRNN模型预测精度高,有较好的适应性,为埋地管道外腐蚀速率预测提供了新思路,对管道的维护更新工作提供了参考依据。 相似文献
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为了解决盐岩储气库稳定性评估的模糊性和不确定性问题,降低事故发生的概率,提高判断准确度,将功效系数法引入盐岩储气库系统的评估与控制中,提出一种基于集成赋权-功效系数法的盐岩储气库稳定性评估模型。在所建评估体系下,运用反熵权法(AEW)、决策试验和评价试验法(DEMATEL)、改进组合数的有序加权平均C-OWA算子计算指标权重,三者优势互补,削弱了单一赋权方法的不足,并利用乘法合成原理获得综合权重。通过计算盐岩储气库的总功效系数值,评估整个系统的风险等级,最后利用实例,验证了模型的适用性与有效性。验证结果表明:该模型赋权方法可靠,计算结果贴近实际情况,能有效评估盐岩储气库的状态。 相似文献
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为了提高腐蚀管道剩余强度的预测精度、解决单一预测模型易受训练数据的质量影响而发生运行及预测输出不稳定的问题,引入两种集成模型方法。首先对于串行结构集成方法,以支持向量回归(SVR)融合正余弦策略改进的黑猩猩优化算法(IChOA)为基础建立AdaBoost-IChOA-SVR模型;其次对于双层并行结构方法,根据预测问题筛选出相关性低且学习效果良好的预测算法作为第一层基预测器,调节新数据集形成方式及相关参数设置,建立Stacking堆叠集成模型。以含腐蚀缺陷管道失效压力爆破数据为例,利用MATLAB分别进行仿真模拟,与基础SVR和PSO-ELM模型的预测结果及评价指标进行对比分析。研究结果表明:集成预测模型具有更好的预测输出性能,且串行结构的AdaBoost集成学习模型的构造流程较为简洁,运行速度及精度更高;该模型对腐蚀缺陷管道失效压力预测问题的拟合度可达0.996,相对误差均值可达3.69%,可为后续腐蚀管道相关预测模型建立和防护维修策略制定提供参考。 相似文献
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