10.3969/j.issn.1009-0029.2021.09.016
基于RF-GOA-RVM的海底管道腐蚀速率预测
针对油气管道腐蚀预测模型参数确定困难及预测精度不高等问题,提出一种基于RF-GOA-RVM的腐蚀速率预测新方法.运用随机森林(RF)筛选海底管道腐蚀影响因素,确定腐蚀主要因素;用蝗虫算法(GOA)优化相关向量机(RVM)参数,预测管道腐蚀速率.仿真实验表明:与粒子群算法-相关向量机(PSO-RVM)和RVM相比,RF-GOA-RVM模型稳定性更好,预测精度更高,可为海底管道腐蚀失效预测提供决策依据.
相关向量机;蝗虫优化算法;随机森林;海底管道;腐蚀速率预测
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TE988;P756(石油机械设备与自动化)
国家自然科学基金资助项目;陕西省社科基金资助项目
2021-10-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
1337-1340