基于改进的BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测

凌晓; 徐鲁帅; 余建平; 梁瑞

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基于改进的BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测

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针对输油管道易发生腐蚀问题,建立了遗传算法(GA)优化反向传播神经网络(BPNN)的输油管道内腐蚀速率预测模型,给出了具体的优化流程.运用GA优化BPNN模型的起始权值和阈值,有效避免了单一BPNN模型陷入局部最优的问题发生,从而提升了预测的准确率.以某条输油管线为例,对改进的GA-BPNN模型进行验证和分析,结果表明:BPNN模型预测的最高相对误差高达24.49％,平均相对误差为11.13％.相较于BPNN模型,GA-BPNN模型的预测精度有了较大幅度地提高,最大相对误差仅为8.16％,平均相对误差为3.10％.因此使用GA-BPNN模型预测管道腐蚀情况可为管道的检维修提供可靠的理论依据.

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来源
《传感器与微系统》 |2021年第2期|124-127|共4页
作者
凌晓; 徐鲁帅; 余建平; 梁瑞;
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作者单位

兰州理工大学石油化工学院甘肃兰州730000;

兰州理工大学石油化工学院甘肃兰州730000;

兰州理工大学石油化工学院甘肃兰州730000;

兰州理工大学石油化工学院甘肃兰州730000;

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正文语种 chi
中图分类各种类型的金属腐蚀;
关键词
反向传播神经网络; 遗传算法; 管道腐蚀; 腐蚀速率; 输油管道;

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