论文摘要
为解决有限样本数据下工艺管道中腐蚀速率难以估算的问题,提出一种基于核主成分分析（KPCA）和支持向量机（SVM）的腐蚀速率预测的方法。采用核主成分分析方法有效融合多种腐蚀影响因素,剔除核主成分分析结果中贡献率低的主元变量,将贡献率大的主元变量作为输入,腐蚀速率作为输出,建立了支持向量机模型,并预测了管道腐蚀速率。采用工艺管道实际工程数据检验KPCA-SVM模型预测腐蚀速率的效果,结果表明,基于核主成分分析和支持向量机方法的管道腐蚀速率预测误差较小,能够获得准确的预测结果。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 者娜,杨剑锋,刘文彬,陈良超
关键词: 工艺管道,腐蚀影响因素,腐蚀速率预测,核主成分分析,支持向量机
来源: 腐蚀与防护 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺
单位: 北京化工大学化工安全教育部工程研究中心
基金: 国家科技支撑计划(2011BAK06B03)
分类号: TG172
页码: 56-60
总页数: 5
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