DOI number:
10.13637/j.issn.1009-6094.2021.0275
Key Words:
安全工程;;埋地管道;;外腐蚀速率;;核主成分分析(KPCA);;蚁狮优化算法(ALO);;加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)
Abstract:
为提高埋地油气管道外腐蚀速率预测精度，建立了一种基于KPCA-ALO-WLSSVM的埋地管道外腐蚀速率预测模型。以沿川气东送管线所做埋片试验获取的数据为例，首先利用核主成分分析(KPCA)对管道外腐蚀影响因素进行处理，以重构的综合指标作为模型的输入值；然后利用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)对外腐蚀因素和速率进行仿真建模，并利用蚁狮优化算法(ALO)对WLSSVM建模中的参数进行寻优。结果表明：KPCA提取了累计贡献率为97.84%的3个主元，减化了建模过程的复杂性；所构建的ALO-WLSSVM外腐蚀速率预测模型的平均相对误差为4.390%,均方根误差为0.276,各项指标均优于其对比模型，证明了本模型具有更好的学习性和更高的拟合效果。
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