【摘 要】
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为了解决缺少大量数据样本情况下油气管道剩余寿命预测问题,采用GM(1,1)模型预测管道腐蚀趋势。考虑到GM(1,1)模型自身存在的缺陷,采用指数变换预处理原始数据和动态生成系数
【机 构】
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北京化工大学机电工程学院,北京化工大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0809004)
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为了解决缺少大量数据样本情况下油气管道剩余寿命预测问题,采用GM(1,1)模型预测管道腐蚀趋势。考虑到GM(1,1)模型自身存在的缺陷,采用指数变换预处理原始数据和动态生成系数重构背景值两种方法改进GM(1,1)模型的建模过程,并运用改进的蜂群算法(IABC)求解全局最优动态生成系数,进而建立改进的蜂群算法优化的指数变换灰色模型(IABC-EGM(1,1))。利用弯头测厚数据进行验证分析,GM(1,1)模型的平均相对误差为4.92%,IABC-EGM(1,1)模型的平均相对误差为2.28%,表明模型的预测
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