基于KPCA-CSO-RVM模型的工艺管道腐蚀速率预测

针对石油化工企业内工艺管道的腐蚀问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)算法、鸡群优化(CSO)算法、相关向量机(RVM)算法组合模型的工艺管道腐蚀速率预测方法,即KPCA-CSO-RVM组合模型。该方法首先对KPCA算法、CSO算法、RVM算法进行理论介绍,提出算法的组合方法;然后使用KPCA算法对工艺管道腐蚀速率的影响因素进行优选,使用CSO算法对RVM算法中的参数进行优选;最后采用某石油化工企业工艺管道腐蚀速率及其相关影响因素数据对KPCA-CSO-RVM组合模型进行训练,对部分工艺管道腐蚀速率进行预测,并通过计算预测误差来验证KPCA-CSO-RVM组合模型的预测效果。结果表明:基于KPCA-CSO-RVM组合模型的工艺管道腐蚀速率预测结果的最大预测误差不超过4%,平均相对误差仅为2.03%,均方根误差为0.003 5,其预测效果优于其他预测模型,证明KPCA-CSO-RVM组合模型在工艺管道腐蚀速率预测方面具有可行性和先进性。