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基于APSO优化的LSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法
| 专利名称： | 基于APSO优化的LSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于APSO优化的LSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法。该方法基于自适应粒子群（APSO）优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）应用于埋地管道腐蚀速率预测中。本发明方法对改善埋地管道腐蚀速率的预测效果显著，LSSVM模型在建模过程中具有更快的学习速度，同时，采用APSO进行参数优化，提高了模型的预测精度和泛化能力，在埋地管道腐蚀速率预测中可用性很强。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 福建;35 |
| 申请人： | 福州大学 |
| 发明人： | 赵超;陈肇泉;王斌 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810039763.5 |
| 公开号： | CN108204944A |
| 代理机构： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 |
| 代理人： | 蔡学俊 |
| 分类号： | G01N17/00(2006.01)I;G06F17/50(2006.01)I;G;G01;G06;G01N;G06F;G01N17;G06F17;G01N17/00;G06F17/50 |
| 申请人地址： | 350108 福建省福州市闽侯县福州地区大学新区学园路2号 |
| 主权项： | 1.一种基于APSO优化的LSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法，该方法应用于埋地管道腐蚀速率预测模型中，简化了模型结构，加快了模型的计算速度，其特征在于：该方法实现如下：步骤S1、选择含水率、HCO3－含量、Cl－含量、SO42－含量、氧化还原电位、pH值、土壤电阻率7个影响因素作为输入变量；步骤S2、以埋地输气管线为研究对象，通过对管道沿线土壤理化性质的测试及对管线的检测，获得样本数据；步骤S3、随机选择若干组样本数据作为训练样本，建立埋地管道腐蚀速率预测模型，将余下的样本数据作为测试样本，以测试所建立模型的预测效果；步骤S4、建立基于APSO优化的LSSVM埋地管道腐蚀速率预测模型；步骤S5、根据评价指标对模型预测效果进行评价。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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