海洋大气环境下架空管道腐蚀失重预测

为提高海洋大气环境下油气管道腐蚀失重预测精度，提出了一种基于IWOA-DGM(1, 1,λ)的架空管道腐蚀失重预测模型。首先用佳点集理论优化鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)初始种群的布局以增强寻优能力，并用非线性自适应权重和改进黄金正弦算法避免WOA模型的随机性，以提高收敛速度。然后利用指数变换、变权弱化缓冲算子和新陈代谢改进离散灰色模型(Discrete Grey Model, DGM(1, 1)),指数变换可以提高原始数据的光滑度，变权弱化缓冲算子可以抵消冲击扰动的干扰，加入新陈代谢可以实现动态的中长期预测。再用改进鲸鱼优化算法(Improve Whale Optimization Algorithm, IWOA)对改进DGM(1,1,λ)模型中的参数λ进行寻优，最后建立改进鲸鱼优化算法的优化离散灰色预测模型(IWOA-DGM(1, 1,λ)),并用该模型对西沙Q235碳钢管道腐蚀失重情况进行预测。结果表明，改进模型的灰色绝对关联度、平均绝对百分比误差和拟合度分别为98.99%、2.43%和98.73%,各项评价指标均优于其他对比模...     

IAFSA-GRNN在油田集输管道CO2腐蚀速率预测中的应用

为提高油田集输管道CO₂腐蚀速率预测的准确性,针对原始广义回归神经网络(GRNN)预测精度低的问题,提出改进的群智能算法优化原始GRNN的预测模型;分别使用GRNN模型、人工鱼群算法(AFSA)优化的GRNN(AFSA-GRNN)模型和自适应改进的AFSA-GRNN(IAFSA-GRNN)模型预测X65管线钢的CO₂腐蚀速率。结果表明:采用AFSA和IAFSA优化光滑因子S后,能大大提高GRNN模型的预测精度,预测结果的平均相对误差由36.09%分别减小至7.20%和6.90%;与AFSA相比,IAFSA优化的GRNN不仅具有更高的预测精度,还具有更快的收敛速度。AFSA-GRNN在第164次迭代计算时收敛,而IAFSA-GRNN在第109次迭代计算时收敛,说明AFSA经自适应优化能提高优化过程的收敛速度和GRNN的预测精度。     

基于改进GM(1,1)模型的管壁结蜡厚度增长规律研究

为了进一步分析蜡沉积厚度随时间的变化规律,采用灰色理论和相关数据变换方法建立了改进GM(1,1)模型.在掌握传统GM(1,1)模型建模步骤的基础上,基于弱化缓冲算子的基本原理和线性变换方法对GM(1,1)模型进行了改进,采用均方差比、小概率误差及平均相对误差对比分析了传统模型和改进GM(1,1)模型的精度.实例计算结果表明:弱化缓冲算子作用后的改进模型较传统模型有更高的精度;采用缓冲算子结合线性变换方法所建改进模型的精度较好,其精度高于仅考虑缓冲算子时的改进模型;线性变换函数中常数R的改变会影响改进模型的精度,合理选择R有助于模型达到更高的精度;应用弱化缓冲算子结合线性变换方法建立改进模型来研究管壁结蜡厚度的增长规律完全可行.     

管道腐蚀深度预测的优化灰色GM(1,1)模型建立及应用

管道腐蚀深度是腐蚀行为研究的重要内容，准确预测管道腐蚀深度变化规律对于保障管道的安全运行意义重大。针对传统GM(1, 1)模型背景值计算方法的不足，提出了一种基于二次多项式变换结合背景值优化的改进灰色模型，通过实例对比分析了改进模型和传统模型预测精度的差异。结果表明：当建模样本数为7时，传统模型、改进模型一(采用二次多项式变换方法所建模型)、改进模型二(采用二次多项式变换结合背景值优化方法所建模型)预测所得的平均相对误差分别为5.33%、4.00%和3.731%,因此改进模型二的预测精度高于改进模型一和传统灰色模型；当建模样本数分别为8和9时，改进模型二的预测精度仍最高，因此采用的背景值优化方法有助于提升改进模型一的预测精度；改进模型用于预测管道腐蚀深度完全可行，且所用方法具有计算简单、精度高的优点。     

弱化缓冲算子修正的民航不安全事件离散灰色预测

为了掌握民航不安全事件的发展状况,并据此制定民航企事业单位的安全绩效考核指标,在民航不安全事件灰色预测的基础上引入离散灰色预测和弱化缓冲算子理论,基于中国民航2004—2013年不安全事件数据建立了弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型。通过中国民航2014—2015年不安全事件数据对模型进行检验,结果表明,弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型的预测精度明显高于灰色预测(GM(1,1))模型和离散灰色预测(DGM(1,1))模型,其中2阶平均弱化缓冲算子修正的离散灰色预测(DGM(1,1))模型预测精度最高,采用该模型对2016—2020年我国民航不安全事件数进行了预测,预测结果为14 095、14 910、15 773、16 685、17 650。     

初值修正和函数变换的改进灰色模型在管道腐蚀深度预测中的应用

为了准确预测管道的腐蚀深度，借助灰色理论建立了改进GM(1, 1)模型。针对传统灰色模型的不足，引入反双曲正弦函数变换方法建立了改进模型一，并在此基础上提出了一种基于初值修正结合反双曲正弦函数变换的改进模型二，通过实例对比分析了改进模型和传统模型预测管道腐蚀深度所得结果的差异。室内试验测试数据和实际管道检测数据的计算结果表明：传统模型预测所得的平均相对误差(分别为5.300%和13.617%)均较大，因此模型的精度较差；改进模型一预测所得的平均相对误差分别为2.345%和2.639%,其预测精度较传统模型有大幅度的提高，因此该模型适用于腐蚀深度的准确预测；对改进模型一采用初值优化方法后，所得改进模型二的预测精度进一步提高，其提高的程度较为有限；总体来看，所建改进模型能够满足管道腐蚀深度预测的精度要求，具有较强的推广应用价值。     

最优加权组合模型在管道腐蚀预测中的应用

为构造海底混输管道腐蚀最优加权组合预测模型，针对传统非等间距GM(1,1)管道腐蚀预测模型中初始条件的选取问题，提出了新信息优先原理下的NEGM(1,1,τ)海底管道腐蚀速率预测模型，以充分发挥建模序列中各分量对预测系统的修正作用；引入ARIMA预测模型，在3个不同定权准则下与NEGM(1,1,τ)模型形成管道腐蚀加权组合预测模型，并通过评价指标函数实现组合模型的性能评价。研究结果表明:组合模型2的海底混输管道腐蚀速率预测值与实际值的平均相对误差为0.495 4%，评价指标函数RMSE,AARD和MAPE的值分别为0.1936%,0.1275%和0.595 3%，均优于其他2个准则下的组合模型。建立NEGM(1,1,τ)-ARIMA海底管道腐蚀速率最优加权组合预测模型，从多角度挖掘了管道腐蚀速率序列中的可靠信息，预测结果的可信度更高。     

基于IWOA-PNN模型的管道焊缝腐蚀剩余强度预测

针对管道焊缝腐蚀问题构建基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm, IWOA)的概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)剩余强度预测模型。首先，通过种群初始化、非线性收敛因子和惯性权重因子提高鲸鱼优化算法的寻优速度和精度；然后，利用IWOA算法优化PNN的光滑因子，构建IWOA-PNN预测模型；最后，以水压爆破试验数据为基础，使用MATLAB软件进行仿真试验，并与另外2个模型进行对比分析。结果表明：IWOA-PNN模型的E_RMS为0.633 1,E_AR为2.19%,R²为0.954 6,均优于PNN和鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)-PNN模型；IWOA-PNN模型与传统模型相比误差更小，能够更为准确地预测焊缝腐蚀后剩余强度，为管道的维修和更换提供参考。     

BP神经网络模型的改进及其在海底管道外腐蚀速率预测中的应用

针对海底油气管道外腐蚀问题构建模型预测其腐蚀速率，建立基于改进鹈鹕优化算法(Improvement Pelican Optimization Algorithm, IPOA)的BP神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)腐蚀速率预测模型。通过Logistic-Tent混沌映射初始种群与收敛因子非线性化的方法提高鹈鹕算法(POA)的全局搜索能力和寻优精度，采用IPOA算法优化BPNN的权值和阈值，提升模型的预测精度与鲁棒性。以实海挂片试验数据为基础，建立POA-BPNN和BPNN模型作为对比。结果表明：IPOA-BPNN模型的决定系数R²为0.966 4,均方误差为0.235 3,平均相对误差为3.16%,均优于其余两个模型，模型的鲁棒性较未改进有较大的提升。这表明IPOA-BPNN模型能够为海底管道的维修与更换提供决策支持。     

基于粒子群优化的DGM（1,1）模型在基坑变形安全预测中的研究

为确保基坑施工期间发生变形后能够正常使用,将变权缓冲算子结合DGM(1,1)模型构造出变权离散灰色模型,利用相对误差、后验差比,灰色绝对关联度3种精度检验法作为粒子群算法适应度建立模型,构造PSO-VWDGM(1,1)模型,并结合实际工程监测数据研究不同适应度对基坑变形预测精度的影响。研究结果表明:不同适应度函数对预测精度存在较大影响,以灰色绝对关联度作为适应度建立模型预测精度较高,可以更好应用在工程中。研究成果可为工程施工阶段的基坑变形预测、稳定性分析与灾害评估、预警提供参考。