基于ASO-BP神经网络的海底油气管道腐蚀速率预测

随着我国海洋油气管网的发展与建设，管道数据采集量随之增大，优秀的预测模型可以应对大量数据，准确预测管道腐蚀速率，对保障管道安全健康运行具有重大意义。将原子搜索优化算法（ASO）思想引入BP （Back propagation）神经网络，构建ASO-BP神经网络用于海底油气管道腐蚀速率的预测。以50组现场数据为例，使用Matlab进行模拟仿真计算，分别构建具有代表性的BP、GA-BP和ACO-BP模型作为对比，对海底油气管道腐蚀速率数据进行训练和预测，结果表明ASO-BP模型预测精度较高，其平均绝对百分比误差（MAPE）为3.16%，预测结果优于BP、GA-BP和ACO-BP，验证了其可靠性以及良好的预测性能，为海底管道腐蚀速率预测研究提供了新的方法和思路。