【摘 要】
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为提高海底管道腐蚀速率预测精度,建立一种基于改进随机森林的海底管道腐蚀预测模型.首先,采用斯皮尔曼相关系数,分析实海挂片腐蚀数据的相关性,并采用因子分析降维;然后,设
【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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为提高海底管道腐蚀速率预测精度,建立一种基于改进随机森林的海底管道腐蚀预测模型.首先,采用斯皮尔曼相关系数,分析实海挂片腐蚀数据的相关性,并采用因子分析降维;然后,设定K值为5的K折交叉验证,建立随机森林回归(RFR)模型,并输入降维后的数据;最后,输出模型的交叉验证得分,并对比评价该模型与其他模型的最高得分预测结果.研究结果表明:改进RFR的五折交叉验证输出平均得分值为0.912,高于BP神经网络(BPNN)模型、支持向量回归(SVR)模型2种对比模型;五折交叉验证最高得分预测结果均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)分别为1.441和1.3,均优于对比模型相应值.
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