基于FA-BAS-ELM的海洋油气管道外腐蚀速率预测

作     者：张新生 常潆戈 ZHANG Xinsheng;CHANG Yingge

作者机构：西安建筑科技大学管理学院陕西西安710055 

出 版 物：《中国安全科学学报》 (China Safety Science Journal)

年 卷 期：2022年第32卷第2期

页      面：99-106页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0837[工学-安全科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助(41877527) 陕西省社会科学基金资助(2018S34) 

主　　题：海洋油气管道 外腐蚀速率 因子分析(FA) 天牛须搜索算法(BAS) 极限学习机(ELM) 

摘      要：为提高海洋油气管道外腐蚀速率预测的精度和效率,建立基于因子分析(FA)和天牛须搜索算法(BAS)的极限学习机(ELM)腐蚀速率预测模型。利用FA对影响因素数据集进行降维处理,确定预测模型的输入变量;建立ELM预测模型,并采用BAS对ELM模型的参数进行优化,避免参数取值随机性对模型预测性能的影响;以实海挂片试验为例,通过建模仿真评价模型的预测性能,并与其他模型进行对比分析。结果表明:FA-BAS-ELM预测模型的平均绝对误差(MAPE)仅为1.92%,决定系数R^(2)高达0.9949,相比于其他模型,该模型具有更优的预测性能。