【摘 要】
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为掌握油气管线土壤腐蚀情况,保障埋地管线安全运行,通过核主成分分析(KPCA)择优土壤腐蚀因素,获取管线腐蚀的高贡献因素;采用改进布谷鸟搜索算法(ICS)优化极限学习机(ELM)隐
【机 构】
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西安建筑科技大学管理学院,陕西西安710055
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为掌握油气管线土壤腐蚀情况,保障埋地管线安全运行,通过核主成分分析(KPCA)择优土壤腐蚀因素,获取管线腐蚀的高贡献因素;采用改进布谷鸟搜索算法(ICS)优化极限学习机(ELM)隐含层偏差及阈值,将具有高贡献度的指标作为模型输入,腐蚀深度为输出目标,构建ICS-ELM腐蚀深度预测模型;以陕西省某埋地输油管线实地埋片试验为例,选择8种影响因素,建立埋地输油管线土壤腐蚀指标体系,并进行模拟仿真预测及验证分析.结果表明:ICS比标准布谷鸟搜索算法(CS)提前83代收敛,具有更快的迭代速率;KPCA-ICS-ELM模型预测结果的最低相对误差、均方根误差和希尔不等系数分别低达0. 209％、0. 228％、0.441％;与其他模型相比,该模型准确度更高.
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