基于改进随机森林模型的海底管道腐蚀预测
发布时间：2025-09-07
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- DOI码：
- 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2021.08.010
- 发表刊物：
- 中国安全科学学报
- 关键字：
- 海底管道;;腐蚀预测;;随机森林回归(RFR)模型;;斯皮尔曼相关系数;;因子分析;;K折交叉验证
- 摘要：
- 为提高海底管道腐蚀速率预测精度,建立一种基于改进随机森林的海底管道腐蚀预测模型。首先,采用斯皮尔曼相关系数,分析实海挂片腐蚀数据的相关性,并采用因子分析降维;然后,设定K值为5的K折交叉验证,建立随机森林回归(RFR)模型,并输入降维后的数据;最后,输出模型的交叉验证得分,并对比评价该模型与其他模型的最高得分预测结果。研究结果表明:改进RFR的五折交叉验证输出平均得分值为0.912,高于BP神经网络(BPNN)模型、支持向量回归(SVR)模型2种对比模型;五折交叉验证最高得分预测结果均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)分别为1.441和1.3,均优于对比模型相应值。
- 卷号：
- 31
- 期号：
- 08
- 页面范围：
- 69-74
- ISSN号：
- 1003-3033
- 是否译文：
- 否
- 发表时间：
- 2021-08-15