【摘 要】
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针对原油集输管道的腐蚀速率问题,首先对引起集输管道腐蚀速率的相关因素进行分析,建立PCA-GRNN模型,根据现场获取的相关数据,使用PCA(主成分分析)算法对集输管道腐蚀速率影
【基金项目】
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中煤科工集团西安研究院有限公司面上项目(2017XAYMS18)
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针对原油集输管道的腐蚀速率问题,首先对引起集输管道腐蚀速率的相关因素进行分析,建立PCA-GRNN模型,根据现场获取的相关数据,使用PCA(主成分分析)算法对集输管道腐蚀速率影响因素进行降维处理,使用交叉验证的方法对GRNN(广义回归神经网络)算法的光滑因子进行寻优,将25组集输管道腐蚀速率及影响因素数据作为学习样本,对5组集输管道腐蚀速率数据进行预测,并将预测结果和PCA-BP神经网络模型、PCA-WNN神经网络模型进行对比,以此验证PCA-GRNN模型的可行性。根据PCA处理结果可以看出,原油温度、流
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