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改进SSA-LSSVM模型在埋地管道点蚀深度预测中的应用
引用本文:骆正山,徐龙寅,骆济豪,王小完.改进SSA-LSSVM模型在埋地管道点蚀深度预测中的应用[J].安全与环境学报,2023(9):3115-3122.
作者姓名:骆正山  徐龙寅  骆济豪  王小完
作者单位:1. 西安建筑科技大学管理学院;2. 北京理工大学睿信学院
基金项目:国家自然科学基金项目(41877527);;陕西省社会科学基金项目(2018S34);
摘    要:埋地管道点蚀深度受土壤环境、运输物质、管道材质等多种因素的影响,因此腐蚀数据存在不稳定性,会导致精确预测其点蚀深度存在较大难度,故提出RS结合MSSA-LSSVM预测模型。首先利用RS对腐蚀影响因素实现降维,提取关键影响因素;其次融合三步改进策略解决麻雀搜索算法已陷入局部最优等问题,利用时间复杂度分析对算法改进后性能进行验证;然后利用MSSA求解出LSSVM中核函数参数σ2和惩罚因子C的最优解,同时选取RBF核函数,使其预测性能达到最优,最终构建RS-MSSA-LSSVM的埋地管道点蚀深度预测模型。结果表明:优化后模型精度得到了极大的提升,且均优于其他模型,证明该模型鲁棒性较好。

关 键 词:安全工程  埋地管道  点蚀深度  粗糙集(RS)  改进麻雀搜索算法(MSSA)  最小二乘支持向量机(LSSVM)
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