基于GA-LSSVM模型的管道腐蚀速率预测研究

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腐蚀速率是反映管道腐蚀动力学过程的重要特征参数,为实现对管道长期运行可靠性和剩余寿命的精准评估,对腐蚀速率的预测显得尤为重要.最小二乘支持向量机(LSSVM)是一种基于机器学习的方法,常用于分类和预测研究,惩罚参数γ与核参数σ2是LSSVM的2个重要参数,在进行计算时只能经验取值,对计算结果影响较大.通过利用遗传算法(GA)对参数进行寻优,构建了GA-LSSVM预测模型,并将模型应用到管道腐蚀速率的预测.通过与其他预测模型的结果进行比较表明,GA-LSSVM模型精度和预测结果精度较高,可实现对管道腐蚀速率的预测.
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