【摘 要】
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针对管道泄漏诊断准确率低和稳定性差的问题,提出一种结合SVM与DS证据理论的管道泄漏识别方法。运用小波分析法提取5种反映管道运行状态的特征参数,输入SVM分类器中进行初次
【基金项目】
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国家安监总局安全生产重大事故防治关键技术科技项目（安监总厅科技〔2013〕140号）, 国家自然科学基金（No.51204026）
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针对管道泄漏诊断准确率低和稳定性差的问题,提出一种结合SVM与DS证据理论的管道泄漏识别方法。运用小波分析法提取5种反映管道运行状态的特征参数,输入SVM分类器中进行初次分类,然后根据识别结果构造基本概率指派（BPA）,再运用组合规则对不同时空域数据进行DS融合,最后根据判决门限得出决策结果,将这种SVM-DS诊断方法应用于实验室管道泄漏检测系统中。结果表明,SVM-DS的管道泄漏识别准确率达到96.42%,与其他模式识别方法相比,该方法具有更高的识别率和更强的稳定性。
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