【摘 要】
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提出了基于机器学习的埋地燃气管线防腐层绝缘电阻值预测方法,以北京燃气集团的626条燃气管线防腐检测结果为基础,并收集相应的特征数据,分别采用了线性模型、决策树以及随机森林等方法进行预测,其中随机森林的效果最好,R2为0.73,相关系数为0.87。特征重要度显示管线的投运年限是最主要的影响因素,该预测方法提供了一种燃气管线健康状况预测方法。
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提出了基于机器学习的埋地燃气管线防腐层绝缘电阻值预测方法,以北京燃气集团的626条燃气管线防腐检测结果为基础,并收集相应的特征数据,分别采用了线性模型、决策树以及随机森林等方法进行预测,其中随机森林的效果最好,R2为0.73,相关系数为0.87。特征重要度显示管线的投运年限是最主要的影响因素,该预测方法提供了一种燃气管线健康状况预测方法。
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