改进SSA-LSSVM模型在埋地管道点蚀深度预测中的应用 |
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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. |
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作者姓名: | 骆正山 徐龙寅 骆济豪 王小完 |
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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 |
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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); |
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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。
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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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