基于PRGM-Markov链的管道腐蚀动态预测技术

为研究管道腐蚀发展规律,对管道剩余寿命进行有效预测,结合灰色理论(GM)和马尔科夫(Markov)链模型,从无偏优化、等维信息更新等方面对GM模型进行完善,采用粒子群(PSO)算法对背景权值进行优化,再根据预测时产生的相对误差范围划分状态区间,并引入Markov链模型对预测值进行修正。结果表明,背景权值的选取对于模型预测精度影响最大,优化后的PRGM-Markov链模型预测结果的平均相对误差为1.02%,与RGM (1,1)模型相比,精度提高了47.42%,最大相对误差仅为2.89%,说明该模型可有效改善原灰色模型的预测结果,并适用于中长期存在较大波动的管道腐蚀深度预测。