基于FOA-SVM模型的输油管道内腐蚀速率预测

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FOA-SVM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

所属期刊栏目：38

分类号：TG179(金属学与热处理)

在线出版日期：2017-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：732-736