10.3969/j.issn.1009-0029.2019.06.040
基于PSO-SVM模型的苯储罐泄漏浓度预测
以苯储罐为研究对象,利用ALOHA软件模拟了不同大气温度、风速、地面粗糙度、泄漏口直径和测点条件下苯浓度的变化.将ALOHA模拟数据作为训练样本,建立苯泄漏区域浓度的粒子群-支持向量机(PSO-SVM)预测模型.为验证模型预测性能,采用遗传算法支持向量机(GA-SVM)模型和支持向量机(SVM)模型进行预测,并与PSO-SVM模型对比.结果表明,PSO-SVM模型预测效果优于GA-SVM和SVM模型.
苯储罐、泄漏、PSO-SVM模型、ALOHA
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X937;X913.4;TU998.1(安全工程)
国家重点研发计划项目2016YFC0801505
2019-08-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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