【摘 要】
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在专家评分法基础上,将管道走线调查得来的风险指标利用支持向量机（SVM）训练学习,对某地区管道第三方破坏的风险值进行回归和预测。将预测风险值与风险评价模型计算值进行对比,
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在专家评分法基础上,将管道走线调查得来的风险指标利用支持向量机（SVM）训练学习,对某地区管道第三方破坏的风险值进行回归和预测。将预测风险值与风险评价模型计算值进行对比,其相关度为97.438 8%,由此表明,将SVM的回归功能运用于油气管道第三方破坏的风险预测具有明显的可行性。油气管道各区段第三方破坏的风险水平是随着时间的推移在不断变化的,因此把管段每隔一定时间调查得来的数据加以统计,建立数据库,可增大SVM训练集的样本数,这样有助于提高风险的预测精度。
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