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基于FOA-SVM模型的输油管道内腐蚀速率预测

来源期刊:腐蚀与防护2017年第9期

论文作者:吴庆伟 王金龙 张平

文章页码:732 - 736

关键词:管道内腐蚀速率;支持向量机SVM;果蝇算法FOA;多元统计分析;

摘    要:针对管道内腐蚀速率相关问题,采集某输油管道内腐蚀的实测数据,应用多元统计分析算法,在支持向量机(SVM)的基础上建立管道内腐蚀速率预测模型。采用果蝇优化算法(FOA)对预测模型进行优化训练,建立FOASVM预测模型,利用实测数据样本对模型的预测结果进行检验。结果表明:综合方差和均差分别为1.397×10-3和0.037 4,FOA-SVM预测模型相比灰色组合模型预测值和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型预计结果稳定性好、精度高,但是FOA-SVM预测模型训练时间较长,今后在提高模型预测效率上需要进一步研究。

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基于FOA-SVM模型的输油管道内腐蚀速率预测

吴庆伟,王金龙,张平

中国特种设备检测研究院

摘 要:针对管道内腐蚀速率相关问题,采集某输油管道内腐蚀的实测数据,应用多元统计分析算法,在支持向量机(SVM)的基础上建立管道内腐蚀速率预测模型。采用果蝇优化算法(FOA)对预测模型进行优化训练,建立FOASVM预测模型,利用实测数据样本对模型的预测结果进行检验。结果表明:综合方差和均差分别为1.397×10-3和0.037 4,FOA-SVM预测模型相比灰色组合模型预测值和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型预计结果稳定性好、精度高,但是FOA-SVM预测模型训练时间较长,今后在提高模型预测效率上需要进一步研究。

关键词:管道内腐蚀速率;支持向量机SVM;果蝇算法FOA;多元统计分析;

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