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优化的Gray Markov模型在埋地管道腐蚀速率预测中的应用
被引量：
15
1
作者
骆正山
陈晨
王哲
《腐蚀与防护》
CAS
北大核心
2019年第5期313-317,326,共6页
为提高埋地管道剩余寿命预测的精确度,对传统灰色马尔科夫预测模型进行优化。将管道腐蚀速率视为一个灰色系统,对灰色模型的原始数据光滑处理后建立等维新信息无偏灰色模型,预测腐蚀速率的宏观值。以优化的灰色模型预测值残差为基础结...
为提高埋地管道剩余寿命预测的精确度,对传统灰色马尔科夫预测模型进行优化。将管道腐蚀速率视为一个灰色系统,对灰色模型的原始数据光滑处理后建立等维新信息无偏灰色模型,预测腐蚀速率的宏观值。以优化的灰色模型预测值残差为基础结合马尔科夫链模型,进行二次平滑处理和白化系数寻优,得出残差修正值。最终,结合两种优化模型得出管道腐蚀速率的预测值。实例检验证明,该模型能有效克服系统长期动态预测上的不足,与传统灰色马尔科夫链预测模型相比,预测精度提高了40. 33%,预测结果与实测值有更高的拟合程度。
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关键词
无偏新信息灰色模型
马尔科夫模型
二次平滑指数法
粒子群算法
管道腐蚀速率预测
下载PDF
职称材料
改进麻雀搜索算法优化BP神经网络管道腐蚀速率预测模型
2
作者
肖述辉
杜传甲
王成军
《油气储运》
CAS
北大核心
2024年第7期760-768,795,共10页
【目的】为保障油气储运系统安全运行,需准确预测油气管道腐蚀速率。现有预测模型多基于BP神经网络建立,存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。【方法】为解决上述问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优...
【目的】为保障油气储运系统安全运行,需准确预测油气管道腐蚀速率。现有预测模型多基于BP神经网络建立,存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。【方法】为解决上述问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化BP神经网络的管道腐蚀速率预测模型,通过反向学习策略初始化种群,引入混合正余弦算法更新发现者位置,加入Levy飞行策略更新追随者位置对麻雀搜索算法进行改进。基于改进后的麻雀搜索算法对BP神经网络的权重与阈值进行寻优,从而提高参数选择的科学性。【结果】以100组20钢材料试验获取的均匀腐蚀速率与点蚀速率的样本数据为例,综合多种改进策略(Multiple Improvement Strategies,MIS),分别建立BP、SSA-BP、MIS-SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型,对油气管道均匀腐蚀速率与点蚀速率进行训练、预测及模型对比。MIS-SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型的平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差均处于极低水平,且均匀腐蚀速率、点蚀速率预测值与实测值的相对误差均低于5%,其各项评价指标与预测精度均显著优于BP、SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型。【结论】MIS-SSABP神经网络管道腐蚀速率预测模型具有良好的预测性能,为后续油气管道腐蚀速率预测研究提供了新方法与思路。
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关键词
管道腐蚀速率
预测
MIS-SSA-BP神经网络
算法优化
原文传递
基于交叉验证梯度提升决策树的管道腐蚀速率预测
被引量：
6
3
作者
颜佳
黄一
王晓娜
《腐蚀与防护》
CAS
北大核心
2021年第11期68-74,共7页
基于集成学习的思想,在梯度提升决策树算法的基础上建立管道腐蚀速率预测模型,并使用网格搜索与交叉验证方法进行超参数寻优。利用某输油管道的腐蚀实测数据对模型进行验证,并与广泛使用的BP神经网络与支持向量机模型的预测结果作比较...
基于集成学习的思想,在梯度提升决策树算法的基础上建立管道腐蚀速率预测模型,并使用网格搜索与交叉验证方法进行超参数寻优。利用某输油管道的腐蚀实测数据对模型进行验证,并与广泛使用的BP神经网络与支持向量机模型的预测结果作比较。结果表明:梯度提升决策树模型预测结果的平均绝对百分误差为2.25%,低于BP神经网络的6.03%和支持向量机的7.99%,说明梯度提升决策树模型具有更高的预测精度和更优的泛化能力,并且该模型具有可解释性强的优点,可为将来的管道腐蚀速率预测提供一种更加实用的新方法。
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关键词
交叉验证
集成学习
梯度提升决策树
管道腐蚀速率
预测模型
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职称材料
利用BP神经网络预测注水管道的腐蚀速率
被引量：
8
4
作者
喻西崇
赵金洲
邬亚玲
《石油机械》
北大核心
2003年第1期14-16,2,共3页
利用人工神经网络的自适应、自组织学习能力 ,通过对训练样本集的学习 ,预测了注水管道的腐蚀速率。通过实例 ,采用 4种不同的预测腐蚀速率的方法 ,即采用传统的预测腐蚀速率的CVDA— 84规范、传统的BP神经网络、改进的Rumelhart和MBP...
利用人工神经网络的自适应、自组织学习能力 ,通过对训练样本集的学习 ,预测了注水管道的腐蚀速率。通过实例 ,采用 4种不同的预测腐蚀速率的方法 ,即采用传统的预测腐蚀速率的CVDA— 84规范、传统的BP神经网络、改进的Rumelhart和MBP神经网络计算注水管道的腐蚀速率。CVDA— 84规范偏保守 ,采用BP以及改进的BP神经网络预测的腐蚀速率和观测值基本一致。但采用BP人工神经网络预测时 ,迭代次数比CVDA大得多 ,采用改进的Rumel hart和MBP神经网络能有效地提高预测速度 ,改善网络的收敛性 。
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关键词
BP神经网络
预测
注水管道
腐蚀速率
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职称材料
题名
优化的Gray Markov模型在埋地管道腐蚀速率预测中的应用
被引量：
15
1
作者
骆正山
陈晨
王哲
机构
西安建筑科技大学管理学院
出处
《腐蚀与防护》
CAS
北大核心
2019年第5期313-317,326,共6页
基金
国家自然科学基金(61271278)
陕西省重点学科建设专项资金(E08001)
陕西省教育厅自然科学专项基金(16JK1465)
文摘
为提高埋地管道剩余寿命预测的精确度,对传统灰色马尔科夫预测模型进行优化。将管道腐蚀速率视为一个灰色系统,对灰色模型的原始数据光滑处理后建立等维新信息无偏灰色模型,预测腐蚀速率的宏观值。以优化的灰色模型预测值残差为基础结合马尔科夫链模型,进行二次平滑处理和白化系数寻优,得出残差修正值。最终,结合两种优化模型得出管道腐蚀速率的预测值。实例检验证明,该模型能有效克服系统长期动态预测上的不足,与传统灰色马尔科夫链预测模型相比,预测精度提高了40. 33%,预测结果与实测值有更高的拟合程度。
关键词
无偏新信息灰色模型
马尔科夫模型
二次平滑指数法
粒子群算法
管道腐蚀速率预测
Keywords
unbiased
new
information
grey
model
Markov
model
quadratic
smoothing
index
method
particle
swarm
optimization
pipeline
corrosion
rate
prediction
分类号
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
改进麻雀搜索算法优化BP神经网络管道腐蚀速率预测模型
2
作者
肖述辉
杜传甲
王成军
机构
陕西延长石油(集团)管道运输公司
西安建筑科技大学管理学院
出处
《油气储运》
CAS
北大核心
2024年第7期760-768,795,共10页
基金
陕西省公益性地质调查项目“陕西省国有自然资源资产管理评价体系研究设计”,202202。
文摘
【目的】为保障油气储运系统安全运行,需准确预测油气管道腐蚀速率。现有预测模型多基于BP神经网络建立,存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。【方法】为解决上述问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化BP神经网络的管道腐蚀速率预测模型,通过反向学习策略初始化种群,引入混合正余弦算法更新发现者位置,加入Levy飞行策略更新追随者位置对麻雀搜索算法进行改进。基于改进后的麻雀搜索算法对BP神经网络的权重与阈值进行寻优,从而提高参数选择的科学性。【结果】以100组20钢材料试验获取的均匀腐蚀速率与点蚀速率的样本数据为例,综合多种改进策略(Multiple Improvement Strategies,MIS),分别建立BP、SSA-BP、MIS-SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型,对油气管道均匀腐蚀速率与点蚀速率进行训练、预测及模型对比。MIS-SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型的平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差均处于极低水平,且均匀腐蚀速率、点蚀速率预测值与实测值的相对误差均低于5%,其各项评价指标与预测精度均显著优于BP、SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型。【结论】MIS-SSABP神经网络管道腐蚀速率预测模型具有良好的预测性能,为后续油气管道腐蚀速率预测研究提供了新方法与思路。
关键词
管道腐蚀速率
预测
MIS-SSA-BP神经网络
算法优化
Keywords
pipeline
corrosion
rate
prediction
MIS-SSA-BP
neural
network
algorithm
optimization
分类号
TE88 [石油与天然气工程—油气储运工程]
原文传递
题名
基于交叉验证梯度提升决策树的管道腐蚀速率预测
被引量：
6
3
作者
颜佳
黄一
王晓娜
机构
大连理工大学船舶工程学院
大连理工大学物理学院
出处
《腐蚀与防护》
CAS
北大核心
2021年第11期68-74,共7页
基金
国家科技支撑计划(2016ZX05057006)。
文摘
基于集成学习的思想,在梯度提升决策树算法的基础上建立管道腐蚀速率预测模型,并使用网格搜索与交叉验证方法进行超参数寻优。利用某输油管道的腐蚀实测数据对模型进行验证,并与广泛使用的BP神经网络与支持向量机模型的预测结果作比较。结果表明:梯度提升决策树模型预测结果的平均绝对百分误差为2.25%,低于BP神经网络的6.03%和支持向量机的7.99%,说明梯度提升决策树模型具有更高的预测精度和更优的泛化能力,并且该模型具有可解释性强的优点,可为将来的管道腐蚀速率预测提供一种更加实用的新方法。
关键词
交叉验证
集成学习
梯度提升决策树
管道腐蚀速率
预测模型
Keywords
cross
validation
ensemble
learning
gradient
boosting
decision
tree(GBDT)
pipeline
corrosion
rate
prediction
model
分类号
TG172 [金属学及工艺—金属表面处理]
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职称材料
题名
利用BP神经网络预测注水管道的腐蚀速率
被引量：
8
4
作者
喻西崇
赵金洲
邬亚玲
机构
西南石油学院
西南油气田分公司南充炼油化工总厂
出处
《石油机械》
北大核心
2003年第1期14-16,2,共3页
文摘
利用人工神经网络的自适应、自组织学习能力 ,通过对训练样本集的学习 ,预测了注水管道的腐蚀速率。通过实例 ,采用 4种不同的预测腐蚀速率的方法 ,即采用传统的预测腐蚀速率的CVDA— 84规范、传统的BP神经网络、改进的Rumelhart和MBP神经网络计算注水管道的腐蚀速率。CVDA— 84规范偏保守 ,采用BP以及改进的BP神经网络预测的腐蚀速率和观测值基本一致。但采用BP人工神经网络预测时 ,迭代次数比CVDA大得多 ,采用改进的Rumel hart和MBP神经网络能有效地提高预测速度 ,改善网络的收敛性 。
关键词
BP神经网络
预测
注水管道
腐蚀速率
Keywords
artificial
neural
network
water
injection
pipeline
corrosion
rate
prediction
分类号
TE983 [石油与天然气工程—石油机械设备]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
优化的Gray Markov模型在埋地管道腐蚀速率预测中的应用
骆正山
陈晨
王哲
《腐蚀与防护》
CAS
北大核心
2019
15
下载PDF
职称材料
2
改进麻雀搜索算法优化BP神经网络管道腐蚀速率预测模型
肖述辉
杜传甲
王成军
《油气储运》
CAS
北大核心
2024
0
原文传递
3
基于交叉验证梯度提升决策树的管道腐蚀速率预测
颜佳
黄一
王晓娜
《腐蚀与防护》
CAS
北大核心
2021
6
下载PDF
职称材料
4
利用BP神经网络预测注水管道的腐蚀速率
喻西崇
赵金洲
邬亚玲
《石油机械》
北大核心
2003
8
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职称材料
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