【摘 要】
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由于长输油管道腐蚀深度受整个外部土壤腐蚀环境、内部运输介质和其他未知因素的干扰。常常会使管道腐蚀数据出现异方差性以及非稳定性的问题,导致精确预测管道腐蚀深度十分困难.为了提高长输油管道腐蚀深度的预测精度,提出了基于改进RFFS和GSA-SVR的预测模型.首先利用改进RFFS算法提取长输油管道重要腐蚀影响因素作为预测指标,实现数据降维,以减少对预测结果的干扰;然后进行数据预处理,利用GSA对惩罚系数C和核函数参数g进行寻优,同时优选核函数和迭代次数t,使SVR达到全局搜索和局部搜索的最优,进而形成基于改进R
【基金项目】
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国家自然科学基金(41877527),陕西省社科基金项目(2018S34)。
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由于长输油管道腐蚀深度受整个外部土壤腐蚀环境、内部运输介质和其他未知因素的干扰。常常会使管道腐蚀数据出现异方差性以及非稳定性的问题,导致精确预测管道腐蚀深度十分困难.为了提高长输油管道腐蚀深度的预测精度,提出了基于改进RFFS和GSA-SVR的预测模型.首先利用改进RFFS算法提取长输油管道重要腐蚀影响因素作为预测指标,实现数据降维,以减少对预测结果的干扰;然后进行数据预处理,利用GSA对惩罚系数C和核函数参数g进行寻优,同时优选核函数和迭代次数t,使SVR达到全局搜索和局部搜索的最优,进而形成基于改进R
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