【摘 要】
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管道腐蚀速率的影响因素众多,构成了异常复杂的腐蚀体系,很难对其进行准确预测。针对单一BP模型初始权值和阈值的选取不当容易陷入局部最优等问题,引入WOA算法优化BP神经网络对海底管道腐蚀速率进行预测,并与GA和PSO算法优化BP预测模型进行对比,验证WOA-BP模型的预测效果和可行性。结果表明:WOA-BP模型的平均绝对百分误差和均方根误差分别为3.689%和0.1537,远低于单一BP、PSO-B
【机 构】
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西安石油大学石油工程学院陕西省油气田特种增产技术重点实验室
【基金项目】
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陕西省教育厅2019年度服务地方专项计划项目（19JC034）～～；
论文部分内容阅读
管道腐蚀速率的影响因素众多,构成了异常复杂的腐蚀体系,很难对其进行准确预测。针对单一BP模型初始权值和阈值的选取不当容易陷入局部最优等问题,引入WOA算法优化BP神经网络对海底管道腐蚀速率进行预测,并与GA和PSO算法优化BP预测模型进行对比,验证WOA-BP模型的预测效果和可行性。结果表明:WOA-BP模型的平均绝对百分误差和均方根误差分别为3.689%和0.1537,远低于单一BP、PSO-BP、GA-BP模型,具有较高的预测精度和稳定性,可以为海底管道内腐蚀防护和油气管道流动保障提供决策支持。
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