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基于SVR的含缺陷管道剩余强度研究
被引量：
7
1
作者
孙宝财
朱蔡文
凌晓
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期172-176,共5页
针对采用标准预测含缺陷管道剩余强度误差较大这一问题,在Matlab中建立基于SVR的含缺陷管道剩余强度预测模型,并基于60组含缺陷管道爆破试验数据进行训练测试,以验证模型的实际性能。结果表明:SVR模型预测测试集结果的最小相对误差为0.5...
针对采用标准预测含缺陷管道剩余强度误差较大这一问题,在Matlab中建立基于SVR的含缺陷管道剩余强度预测模型,并基于60组含缺陷管道爆破试验数据进行训练测试,以验证模型的实际性能。结果表明:SVR模型预测测试集结果的最小相对误差为0.55%,最大相对误差为10.35%,平均相对误差为2.63%,预测结果的R^(2)高达0.9901,验证了SVR模型的准确性和鲁棒性,研究结果可为管道运行调度及检维修提供决策支持。
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关键词
支持向量回归
含缺陷管道
剩余强度
失效压力
机器学习
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职称材料
题名
基于SVR的含缺陷管道剩余强度研究
被引量：
7
1
作者
孙宝财
朱蔡文
凌晓
机构
甘肃省特种设备检验检测研究院
武威中石油昆仑燃气有限公司
兰州理工大学
石油
化工学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期172-176,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51904138)
甘肃省自然科学基金项目(21JR7RA221,20JR5RA451)。
文摘
针对采用标准预测含缺陷管道剩余强度误差较大这一问题,在Matlab中建立基于SVR的含缺陷管道剩余强度预测模型,并基于60组含缺陷管道爆破试验数据进行训练测试,以验证模型的实际性能。结果表明:SVR模型预测测试集结果的最小相对误差为0.55%,最大相对误差为10.35%,平均相对误差为2.63%,预测结果的R^(2)高达0.9901,验证了SVR模型的准确性和鲁棒性,研究结果可为管道运行调度及检维修提供决策支持。
关键词
支持向量回归
含缺陷管道
剩余强度
失效压力
机器学习
Keywords
support vector regression
pipeline with defects
residual strength
failure pressure
machine learning
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
基于SVR的含缺陷管道剩余强度研究
孙宝财
朱蔡文
凌晓
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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