|
|||||
|
|
| RS-PSO-ELM下腐蚀管道失效压力预测 | |
| 作者姓名： | 骆正山 田珮琦 |
| 作者单位： | 西安建筑科技大学 管理学院,陕西 西安 710055 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助(41877527);陕西省社科基金资助(2018S34)。 |
| 摘 要： | 为提高腐蚀管道失效压力的预测精度并简化其计算过程,提出基于粗糙集(RS)和粒子群算法(PSO)融合极限学习机(ELM)的腐蚀管道失效压力预测模型。通过属性约简提取影响失效压力的关键因素,选用PSO优化ELM的输入权值和隐含层偏差,将归一化的核心指标数据代入计算。结果表明:该模型预测结果与实际值基本一致,与单一ELM模型相比,预测结果的均方差(MSE)降至0.255;与其他蚀管道失效压力评价模型相比,该模型预测结果的绝对误差平均值降至0.32。 |
| 关 键 词： | 粗糙集(RS) 粒子群算法(PSO) 极限学习机(ELM) 腐蚀管道 失效压力 |
| 收稿时间： | 2020-12-10 |
| 本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《中国安全科学学报》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《中国安全科学学报》下载全文 | |