| 基于GMM-PNN模型的海底油气管道风险等级评价 |
| |
| 引用本文： | 张新生,杨青.基于GMM-PNN模型的海底油气管道风险等级评价[J].安全与环境学报,2021,21(3):935-942. |
| |
| 作者姓名： | 张新生 杨青 |
| |
| 作者单位： | 西安建筑科技大学管理学院,西安710000 |
| |
| 摘 要： | 为了提高海底油气管道风险评价的准确率,保证管道安全运行,利用高斯混合模型(GMM)和概率神经网络(PNN)对管道进行风险评价.在传统PNN的基础上做出两点改进:一是改变PNN的结构模型,在原有网络结构上增加一个特征层,目的是通过线性变化的方式增强输入维度之间的联系;二是将全局单一参数改为在模式层采用GMM,并用随机梯度下降法对参数进行更新.考虑海底管道在偶发因素下的风险,将相关指标量化,利用GMM-PNN模型划分等级,然后与PNN模型、人工神经网络、支持向量机进行对比.结果表明,GMM-PNN模型对训练样本数量要求较低且准确率高于其他3种模型,能够更加准确地对海底管道进行风险等级评价.
|
| 关 键 词： | 安全管理工程 风险评价 偶发因素 高斯混合模型 概率神经网络 |
On the risk assessment of the subsea level oil and gas pipeline based on the GMM-PNN model |
| |
| ZHANG Xin-sheng,YANG Qing.On the risk assessment of the subsea level oil and gas pipeline based on the GMM-PNN model[J].Journal of Safety and Environment,2021,21(3):935-942. |
| |
| Authors: | ZHANG Xin-sheng YANG Qing |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
