原文传递
基于机器学习的排泥管线压降预测
| 题名： | 基于机器学习的排泥管线压降预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 曲嘉铭;袁超哲;陶润礼;孙文博 |
| 作者单位： | 中交疏浚技术装备国家工程研究中心有限公司 |
| 关键词： | 机器学习;排泥管段压降;支持向量机;高斯过程回归 |
| 摘要： | 福建沿海地区的吹填工程中，主要的土质颗粒为中粗砂。该类型土质在输送过程中阻力大较易发生堵管，导致施工进程延缓。在输送环境下施工，掌握管路内输送阻力的实时信息至关重要粗颗粒条件下，常用的经验方法如Durand公式法的计算精度较差、基于已有的管路输送研究，以及福建沿海工程的测试数据，使用高斯过程回归方法和支持向量机方法建止管路压降预测模型。两种回归模型均能在训练期得到较为理想的效果，模型卅指标达到0，80以上。在模型的预测期，支持向量机回归模型的R²指标为0，78,高斯过程回归预测模型的用指标达到0，95。结 |
| 期刊名称： | 水运工程 |
| 出版年： | 2021 |
| 页码： | 196-201 |
检索历史
应用推荐
