【摘 要】
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为解决有限样本数据下工艺管道中腐蚀速率难以估算的问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和支持向量机(SVM)的腐蚀速率预测的方法。采用核主成分分析方法有效融合多种腐蚀影
【机 构】
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北京化工大学化工安全教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2011BAK06B03)
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为解决有限样本数据下工艺管道中腐蚀速率难以估算的问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和支持向量机(SVM)的腐蚀速率预测的方法。采用核主成分分析方法有效融合多种腐蚀影响因素,剔除核主成分分析结果中贡献率低的主元变量,将贡献率大的主元变量作为输入,腐蚀速率作为输出,建立了支持向量机模型,并预测了管道腐蚀速率。采用工艺管道实际工程数据检验KPCA-SVM模型预测腐蚀速率的效果,结果表明,基于核主成分分析和支持向量机方法的管道腐蚀速率预测误差较小,能够获得准确的预测结果。
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