基于RF-GOA-RVM的海底管道腐蚀速率预测

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针对油气管道腐蚀预测模型参数确定困难及预测精度不高等问题,提出一种基于RF-GOA-RVM的腐蚀速率预测新方法。运用随机森林(RF)筛选海底管道腐蚀影响因素,确定腐蚀主要因素;用蝗虫算法(GOA)优化相关向量机(RVM)参数,预测管道腐蚀速率。仿真实验表明:与粒子群算法-相关向量机(PSO-RVM)和RVM相比,RF-GOA-RVM模型稳定性更好,预测精度更高,可为海底管道腐蚀失效预测提供决策依据。
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