基于PCA-PSO-SVM模型的海底多相流管道内腐蚀速率预测

针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,首先对影响该种类型管道内腐蚀速率的相关因素进行了分析,对PCA算法、PSO算法和SVM算法分别进行了介绍,提出了可用于海底多相流管道内腐蚀速率预测的PCA-PSO-SVM组合模型,在此基础上使用PCA-PSO-SVM组合模型对44组海底多相流管道内腐蚀速率的影响因素和管道内腐蚀速率数据进行了学习训练,对10组数据进行了预测,并将该组合模型与PCA-GA-SVM模型、PCA-LS-SVM模型和PCA-CV-SVM模型3种预测模型的预测结果进行了对比,以验证所提方法的可靠性和可行性。结果表明:温度对海底多相流管道内腐蚀速率的影响相对较大,压力对其的影响相对较小;使用PCA-PSO-SVM组合模型对海底多相流管道内腐蚀速率预测的平均绝对误差仅为1.848%,模型训练时间仅为3.17 s,这两项数据均小于其他预测模型,表明针对海底多相流管道内腐蚀速率的预测问题,PCA-PSO-SVM组合模型具有可靠性和可行性。