基于PCA-PSO-SVM模型的海底多相流管道内腐蚀速率预测

发布时间：2024-02-02 07:58

　　针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,首先对影响该种类型管道内腐蚀速率的相关因素进行了分析,对PCA算法、PSO算法和SVM算法分别进行了介绍,提出了可用于海底多相流管道内腐蚀速率预测的PCA-PSO-SVM组合模型,在此基础上使用PCA-PSO-SVM组合模型对44组海底多相流管道内腐蚀速率的影响因素和管道内腐蚀速率数据进行了学习训练,对10组数据进行了预测,并将该组合模型与PCA-GA-SVM模型、PCA-LS-SVM模型和PCA-CV-SVM模型3种预测模型的预测结果进行了对比,以验证所提方法的可靠性和可行性。结果表明:温度对海底多相流管道内腐蚀速率的影响相对较大,压力对其的影响相对较小;使用PCA-PSO-SVM组合模型对海底多相流管道内腐蚀速率预测的平均绝对误差仅为1.848%,模型训练时间仅为3.17 s,这两项数据均小于其他预测模型,表明针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,PCA-PSO-SVM组合模型具有可靠性和可行性。

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【部分图文】：

图1PCA-PSO-SVM组合模型对海底多相流管道内腐蚀

在PCA-SVM预测模型中,先输入温度、pH值、流体流速、压力、CO2分压、持液率6项影响因素,经过PCA算法处理后得到SVM模型预测的主要因素PC1,PC2,…,PCm;然后将海底多相流管道内腐蚀速率的主要影响因素数据和部分管道内腐蚀速率数据作为PSO-SVM预测模型的输入数据....

图2不同预测模型的预测结果对比

根据PCA算法影响因素分析结果和PSO算法参数寻优结果,在MATLAB软件中建立SVM模型,依据SVM算法原理和公式(13)～(16),将温度、pH值、流体流速、CO2分压和持液率这五项影响因素作为海底多相流管道内腐蚀速率的影响因素,使用某海域海底管道44个位置点的数据对PCA-....

图3不同预测模型的绝对误差对比

图2不同预测模型的预测结果对比表4不同预测模型的平均相对误差和模型训练时间Table4Averagerelativeerrorofpredictionresultsandtrainingtimeofdifferentmodels预测模型平均相对误....

本文编号：3892530