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基于FOA-SVM模型的输油管道内腐蚀速率预测
被引量:
16
1
作者
吴庆伟
王金龙
张平
《腐蚀与防护》
北大核心
2017年第9期732-736,共5页
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...
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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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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职称材料
基于PCA-PSO-SVM模型的海底多相流管道内腐蚀速率预测
被引量:
20
2
作者
王盼锋
王寿喜
+1 位作者
马钢
全青
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020年第2期183-189,共7页
针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,首先对影响该种类型管道内腐蚀速率的相关因素进行了分析,对PCA算法、PSO算法和SVM算法分别进行了介绍,提出了可用于海底多相流管道内腐蚀速率预测的PCA-PSO-SVM组合模型,在此基础上使用PCA-PSO...
针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,首先对影响该种类型管道内腐蚀速率的相关因素进行了分析,对PCA算法、PSO算法和SVM算法分别进行了介绍,提出了可用于海底多相流管道内腐蚀速率预测的PCA-PSO-SVM组合模型,在此基础上使用PCA-PSO-SVM组合模型对44组海底多相流管道内腐蚀速率的影响因素和管道内腐蚀速率数据进行了学习训练,对10组数据进行了预测,并将该组合模型与PCA-GA-SVM模型、PCA-LS-SVM模型和PCA-CV-SVM模型3种预测模型的预测结果进行了对比,以验证所提方法的可靠性和可行性。结果表明:温度对海底多相流管道内腐蚀速率的影响相对较大,压力对其的影响相对较小;使用PCA-PSO-SVM组合模型对海底多相流管道内腐蚀速率预测的平均绝对误差仅为1.848%,模型训练时间仅为3.17 s,这两项数据均小于其他预测模型,表明针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,PCA-PSO-SVM组合模型具有可靠性和可行性。
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关键词
PCA-PSO-SVM组合模型
海底多相流
管道内腐蚀速率
预测
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职称材料
题名
基于FOA-SVM模型的输油管道内腐蚀速率预测
被引量:
16
1
作者
吴庆伟
王金龙
张平
机构
中国特种设备检测研究院
出处
《腐蚀与防护》
北大核心
2017年第9期732-736,共5页
文摘
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
Keywords
internal pipeline corrosion rate
support vector machine SVM
fruit flies optimization algorithm(FOA)
multivariate statistical analysis
分类号
TG179 [金属学及工艺—金属表面处理]
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职称材料
题名
基于PCA-PSO-SVM模型的海底多相流管道内腐蚀速率预测
被引量:
20
2
作者
王盼锋
王寿喜
马钢
全青
机构
西安石油大学石油工程学院
出处
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020年第2期183-189,共7页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(51704236)。
文摘
针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,首先对影响该种类型管道内腐蚀速率的相关因素进行了分析,对PCA算法、PSO算法和SVM算法分别进行了介绍,提出了可用于海底多相流管道内腐蚀速率预测的PCA-PSO-SVM组合模型,在此基础上使用PCA-PSO-SVM组合模型对44组海底多相流管道内腐蚀速率的影响因素和管道内腐蚀速率数据进行了学习训练,对10组数据进行了预测,并将该组合模型与PCA-GA-SVM模型、PCA-LS-SVM模型和PCA-CV-SVM模型3种预测模型的预测结果进行了对比,以验证所提方法的可靠性和可行性。结果表明:温度对海底多相流管道内腐蚀速率的影响相对较大,压力对其的影响相对较小;使用PCA-PSO-SVM组合模型对海底多相流管道内腐蚀速率预测的平均绝对误差仅为1.848%,模型训练时间仅为3.17 s,这两项数据均小于其他预测模型,表明针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,PCA-PSO-SVM组合模型具有可靠性和可行性。
关键词
PCA-PSO-SVM组合模型
海底多相流
管道内腐蚀速率
预测
Keywords
PCA-PSO-SVM combined model
submarine multiphase flow
internal corrosion rate of pipeline prediction
分类号
X937 [环境科学与工程—安全科学]
TE832 [石油与天然气工程—油气储运工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《腐蚀与防护》
北大核心
2017
16
下载PDF
职称材料
2
基于PCA-PSO-SVM模型的海底多相流管道内腐蚀速率预测
王盼锋
王寿喜
马钢
全青
《安全与环境工程》
CAS
北大核心
2020
20
下载PDF
职称材料
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