【摘 要】
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In order to improve the prediction precision of inner corrosion rate of oil pipeline, this paper proposed a novel forecast model, which combined the global optimization ability of genetic algorithm an
【机 构】
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Key Laboratory for Exploitation of Southwestern Resources & Environmental Disaster Control Engineeri
【出 处】
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2011全国特殊气藏开发技术研讨会
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In order to improve the prediction precision of inner corrosion rate of oil pipeline, this paper proposed a novel forecast model, which combined the global optimization ability of genetic algorithm and the superior regression performance of a support vector machine, for inner corrosion rate of oil pipeline.As the proposed model can reduce the dimensionality of data space and preserve features of inner corrosion rate of oil piepline, compared with BP neural network model, the proposed GA-SVM model had higher accuracy and speed, and the maximum error is 0.6%.Thus, it provided a new approach for the forecast of inner corrosion rate of oil piepline.
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