基于AGA-ELM混合算法的海底管线腐蚀速率预测

基于AGA-ELM混合算法的海底管线腐蚀速率预测

论文摘要

为有效预测海底管线腐蚀速率,建立了自适应遗传算法(AGA)优化极限学习机(ELM)的预测模型(AGA-ELM)。根据腐蚀影响因素确定输入层参数,腐蚀速率为输出层参数;为避免模型受输入权值矩阵及隐含层偏差随机性的影响,利用AGA对两者进行优化,并采取测试法探究最优隐含层节点数及激活函数。同时,通过改进AGA的遗传算子,提高其寻优性能。以实海挂片试验数据对该模型进行实证分析,对比分析该模型与BP、ELM模型的预测结果。结果表明,AGA-ELM模型泛化性能更好、精准度更高,且预测结果的平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差均明显低于其他2种模型,提高了预测的可靠度及吻合度,为海底管线腐蚀预测研究提供了新的研究方向。

论文目录

  • 0 前 言
  • 1 基础理论
  •   1.1 极限学习机 (ELM)
  •   1.2 改进自适应遗传算法
  •     (1) 选择算子改进
  •     (2) 交叉变异算子改进
  • 2 海底管线腐蚀预测模型
  •   2.1 建立模型
  •   2.2 结果验证指标
  • 3 实证分析
  •   3.1 数据准备
  •   3.2 激活函数设定
  •   3.3 试验结果
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 骆正山,李易安,骆济豪,王小完

    关键词: 海底管线,自适应遗传算法,极限学习机,腐蚀速率预测,优化

    来源: 材料保护 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 石油天然气工业,自动化技术

    单位: 西安建筑科技大学管理学院,西安交通大学附属中学

    基金: 国家自然科学基金资助(41877527),陕西省社科基金项目(2018S34)

    分类号: TP18;TE985

    DOI: 10.16577/j.cnki.42-1215/tb.2019.08.008

    页码: 51-56

    总页数: 6

    文件大小: 175K

    下载量: 154

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