| 基于改进PSO-BPNN的输油管道内腐蚀速率研究 | |
凌晓1 ; 徐鲁帅1; 梁瑞1; 郭凯1; 崔本廷2; 岳守体2
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| 2019 | |
| 发表期刊 | 中国安全生产科学技术
 |
| ISSN | 1673-193X |
| 卷号 | 15期号:10页码:63-68 |
| 摘要 | 为解决输油管道易腐蚀,且腐蚀程度难以测量的问题,提出使用改进的粒子群算法(PSO)优化误差反向传播神经网络(BPNN)对输油管道内腐蚀速率进行预测。改进的PSO算法提升了自身搜索到全局最优的能力,可为BPNN提供最优初始权值和阈值,从而有效避免BPNN易陷入局部最优的问题发生。以某条输油管线为例,分别运用标准的BPNN模型、PSO-BPNN以及改进的PSO-BPNN对该管线内腐蚀速率进行预测。结果表明:基于改进的PSO-BPNN的预测结果平均相对误差为5.57%,预测精度较BPNN和PSO-BPNN有明显提升。使用改进的PSO-BPNN预测输油管道的腐蚀速率可为管道的检测维修提供可靠的理论和技术支撑。 |
| 关键词 | 输油管道 粒子群算法 BP神经网络 腐蚀速率 |
| 收录类别 | CSCD |
| 语种 | 中文 |
| WOS研究方向 | Public, Environmental & Occupational Health |
| WOS类目 | PUBLIC ENVIRONMENTAL OCCUPATIONAL HEALTH |
| CSCD记录号 | CSCD:6601051 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/75389 |
| 专题 | 石油化工学院 |
| 作者单位 | 1.兰州理工大学石油化工学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国 2.太原卫星发射中心, 太原, 山西 030027, 中国 |
| 第一作者单位 | 石油化工学院 |
| 第一作者的第一单位 | 石油化工学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 凌晓,徐鲁帅,梁瑞,等. 基于改进PSO-BPNN的输油管道内腐蚀速率研究[J]. 中国安全生产科学技术,2019,15(10):63-68. |
| APA | 凌晓,徐鲁帅,梁瑞,郭凯,崔本廷,&岳守体.(2019).基于改进PSO-BPNN的输油管道内腐蚀速率研究.中国安全生产科学技术,15(10),63-68. |
| MLA | 凌晓,et al."基于改进PSO-BPNN的输油管道内腐蚀速率研究".中国安全生产科学技术 15.10(2019):63-68. |
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