基于支持向量机算法的注水管道剩余寿命预测

摘要：

支持向量机是在统计学习理论的基础上发展而来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.鉴于此,针对注水管道的使用寿命和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系,在注水管道的剩余寿命预测研究中引入基于统计学习理论的支持向量机算法.研究了胜利油田某实验区注水水质腐蚀的影响因素,应用LibSVM软件建立了注水管道的剩余寿命预测模型,从而提供了一种预测注水管道剩余寿命的新方法.实际应用结果表明,用支持向量机算法预测注水管道剩余寿命在样本有限的情况下具有明显优势.

关键词：支持向量机算法、注水管道、腐蚀、剩余寿命、预测

所属期刊栏目：33

分类号：TE9(石油机械设备与自动化)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划863-306-ZT04-03-3

在线出版日期：2005-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：17-20