改进SSA-KELM模型在埋地腐蚀管道剩余寿命预测中的应用

为提高埋地腐蚀管道剩余寿命预测精度,构建其剩余寿命预测模型。建立基于核主成分分析(KPCA)和改进麻雀搜索算法(ISSA)的核极限学习机(KELM)剩余寿命预测模型。首先采用KPCA预处理原始数据,提取埋地腐蚀管道主要特征向量并重构评价指标。其次针对SSA易陷入局部最优及迭代后期抗停滞性能降低等缺陷,提出SSA改进方案:利用Tent混沌提升其遍历性;引入自适应安全值调整麻雀搜索区域;使用高斯扰动重点搜索最优解附近区域,以提升SSA全局寻优能力。再次利用ISSA寻优KELM中核参数和惩罚系数,最终构建KPCA-ISSA-KELM埋地腐蚀管道剩余寿命预测模型。以某埋地管线为例进行仿真,结果表明:KPCA-ISSA-KELM模型预测结果均方误差、平均绝对误差值、决定系数为分别为0.249、0.096、0.998,均优于其他模型。证明KPCA-ISSA-KELM的埋地腐蚀管道剩余寿命预测模型具有较强的鲁棒性,为管道系统研究提供重要的参考依据。

改进SSA-LSSVM模型在埋地管道点蚀深度预测中的应用

埋地管道点蚀深度受土壤环境、运输物质、管道材质等多种因素的影响,因此腐蚀数据存在不稳定性,会导致精确预测其点蚀深度存在较大难度,故提出RS结合MSSA-LSSVM预测模型。首先利用RS对腐蚀影响因素实现降维,提取关键影响因素;其次融合三步改进策略解决麻雀搜索算法已陷入局部最优等问题,利用时间复杂度分析对算法改进后性能进行验证;然后利用MSSA求解出LSSVM中核函数参数σ2和惩罚因子C的最优解,同时选取RBF核函数,使其预测性能达到最优,最终构建RS-MSSA-LSSVM的埋地管道点蚀深度预测模型。结果表明:优化后模型精度得到了极大的提升,且均优于其他模型,证明该模型鲁棒性较好。