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BP神经网络模型的改进及其在海底管道外腐蚀速率预测中的应用
被引量：
9
1
作者
张梁
高源
+1 位作者
杨光
李民强
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期3882-3888,共7页
针对海底油气管道外腐蚀问题构建模型预测其腐蚀速率,建立基于改进鹈鹕优化算法(Improvement Pelican Optimization Algorithm,IPOA)的BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)腐蚀速率预测模型。通过Logistic-Tent混沌映射...
针对海底油气管道外腐蚀问题构建模型预测其腐蚀速率,建立基于改进鹈鹕优化算法(Improvement Pelican Optimization Algorithm,IPOA)的BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)腐蚀速率预测模型。通过Logistic-Tent混沌映射初始种群与收敛因子非线性化的方法提高鹈鹕算法(POA)的全局搜索能力和寻优精度,采用IPOA算法优化BPNN的权值和阈值,提升模型的预测精度与鲁棒性。以实海挂片试验数据为基础,建立POA-BPNN和BPNN模型作为对比。结果表明:IPOA-BPNN模型的决定系数R2为0.9664,均方误差为0.2353,平均相对误差为3.16%,均优于其余两个模型,模型的鲁棒性较未改进有较大的提升。这表明IPOA-BPNN模型能够为海底管道的维修与更换提供决策支持。
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关键词
安全工程
海洋油气管道
管道腐蚀速率
改进鹈鹕优化算法(IPOA)
BP神经网络(BPNN)
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职称材料
题名
BP神经网络模型的改进及其在海底管道外腐蚀速率预测中的应用
被引量：
9
1
作者
张梁
高源
杨光
李民强
机构
西南石油大学机电
工程
学院
中石化胜利油田海洋采油厂海洋工程技术服务中心
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期3882-3888,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0802102-03)。
文摘
针对海底油气管道外腐蚀问题构建模型预测其腐蚀速率,建立基于改进鹈鹕优化算法(Improvement Pelican Optimization Algorithm,IPOA)的BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)腐蚀速率预测模型。通过Logistic-Tent混沌映射初始种群与收敛因子非线性化的方法提高鹈鹕算法(POA)的全局搜索能力和寻优精度,采用IPOA算法优化BPNN的权值和阈值,提升模型的预测精度与鲁棒性。以实海挂片试验数据为基础,建立POA-BPNN和BPNN模型作为对比。结果表明:IPOA-BPNN模型的决定系数R2为0.9664,均方误差为0.2353,平均相对误差为3.16%,均优于其余两个模型,模型的鲁棒性较未改进有较大的提升。这表明IPOA-BPNN模型能够为海底管道的维修与更换提供决策支持。
关键词
安全工程
海洋油气管道
管道腐蚀速率
改进鹈鹕优化算法(IPOA)
BP神经网络(BPNN)
Keywords
safety engineering
offshore oil and gas pipeline
pipelinecorrosion rate
Improvement Pelican
分类号
X937 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BP神经网络模型的改进及其在海底管道外腐蚀速率预测中的应用
张梁
高源
杨光
李民强
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
9
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