基于KPCA和SVM的工艺管道腐蚀速率预测

摘要：

为解决有限样本数据下工艺管道中腐蚀速率难以估算的问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和支持向量机(SVM)的腐蚀速率预测的方法.采用核主成分分析方法有效融合多种腐蚀影响因素,剔除核主成分分析结果中贡献率低的主元变量,将贡献率大的主元变量作为输入,腐蚀速率作为输出,建立了支持向量机模型,并预测了管道腐蚀速率.采用工艺管道实际工程数据检验KPCA-SVM模型预测腐蚀速率的效果,结果表明,基于核主成分分析和支持向量机方法的管道腐蚀速率预测误差较小,能够获得准确的预测结果.

关键词：工艺管道、腐蚀影响因素、腐蚀速率预测、核主成分分析、支持向量机

所属期刊栏目：40

分类号：TE988(石油机械设备与自动化)

资助基金：国家科技支撑计划2011BAK06B03

在线出版日期：2019-03-18（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：56-60