【摘 要】
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为克服预测腐蚀管道剩余寿命的复杂性、传统方法效果差等问题,提出将灰色关联分析(GRA)和果蝇优化算法(FOA)与极限学习机(ELM)有机融合以建立腐蚀管道剩余寿命预测模型。通过
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“在役海底油气输送管道风险评估与管理研究”(41877527),陕西省社科基金项目“大数据背景下城市天然气管道风险评估与管理研究”(2018S34)
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为克服预测腐蚀管道剩余寿命的复杂性、传统方法效果差等问题,提出将灰色关联分析(GRA)和果蝇优化算法(FOA)与极限学习机(ELM)有机融合以建立腐蚀管道剩余寿命预测模型。通过GRA计算管道剩余寿命与腐蚀因素的关联度,优选高关联度因素,降低预测的复杂度;采用FOA优化ELM模型的隐含层阈值及输入权值,预测腐蚀管道剩余寿命。以注水管道腐蚀数据为例进行研究分析,结果表明,相对于BP、ELM模型而言,GRA-FOA-ELM模型的预测精度及泛化性能均得到显著提高,从而为油气管道腐蚀研究提供新思路。
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