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题名基于PCA-SVM的高含硫油气混输管道腐蚀预测
被引量：17
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作者
骆正山
毕傲睿
王小完
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机构
西安建筑科技大学管理学院
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期85-90,共6页
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基金
国家自然科学基金资助(61271278)
陕西省重点学科建设专项资金资助(E08001)
陕西省教育厅自然科学基金资助
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文摘
为预测高含硫油气混输管道腐蚀情况,分析了导致腐蚀的原因,归纳影响腐蚀的因素。采用主成分分析法(PCA)对各种因素进行优选,摒弃相关联但贡献率较低的因素。将贡献率较大的因素作为支持向量机(SVM)的输入变量,以腐蚀率作为目标输出函数,建立管道腐蚀预测模型,并进行管道腐蚀率预测。以某公司川中地区8条运营管线为例,验证SVM方法预测管道腐蚀率的效果。结果表明,PCA-SVM方法的预测数据平均相对误差较小、吻合度高,预测结果符合实际情况。
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关键词
高含硫混输管道
腐蚀因素
腐蚀率预测
主成分分析(PCA)
支持向量机(SVM)
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Keywords
high sulfur mixed transmission pipeline
corrosion factor
corrosion rate prediction
principal component analysis（PCA）
support vector machine（SVM）
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分类号
X937
[环境科学与工程—安全科学]
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