基于LS-SVM的天然气水合物生成条件预测模型建立

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在天然气管线内生成的水合物会严重影响天然气的开采、运输,因而天然气水合物的预测方法和防治措施备受重视。针对天然气水合物生成条件,考虑天然气组分对水合物生成的影响,为简化计算、提高预测精度,引入一种能够很好解决复杂物理问题的最小二乘支持向量机(LS—SVM),并且通过Matlab语言编程,建立了一种包含CH4浓度、CO2浓度、H2S浓度以及水合物生成温度为输入,水合物生成压强为输出的天然气水合物生成条件预测模型,同时将实验数据作为最小二乘支持向量机训练数据并进行预测分析。结果表明,该预测模型不仅拥有较高的预
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