基于IGM-WOA-SVM的埋地管道腐蚀深度预测技术研究

为避免因腐蚀造成的油气管道泄漏,及时对管道进行维护和维修,利用灰色系统和SVM模型具有处理小样本、非线性数据的能力,对GM(1,1)模型的背景值和初始值进行改进,形成IGM(1,1)模型,将IGM(1,1)模型的预测结果作为WOA-SVM模型的输入变量,将残差序列作为输出变量,形成WOA-SVM误差补偿器,并结合实例实现了对埋地管道腐蚀深度的预测。结果表明,使用传统GM(1,1)模型的平均相对误差为25.03%,IGM(1,1)模型的平均相对误差为6.86%,而IGM-WOA-SVM模型的预测效果最好,平均相对误差为1.21%,说明该模型对于腐蚀发展趋势的预测具有很好的适用性。研究结果可为管道延寿提供理论依据和实际参考。