基于改进的BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测

雩风三日

基于改进的BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测

       针对输油管道易发生腐蚀问题，建立了遗传算法( GA) 优化反向传播神经网络( BPNN) 的输油管道内腐蚀速率预测模型，给出了具体的优化流程。运用GA 优化BPNN 模型的起始权值和阈值，有效避免了单一BPNN 模型陷入局部最优的问题发生，从而提升了预测的准确率。以某条输油管线为例，对改进的GA-BPNN模型进行验证和分析，结果表明: BPNN 模型预测的最高相对误差高达24.49%，平均相对误差为11.13%。相较于BPNN 模型，GA-BPNN 模型的预测精度有了较大幅度地提高，最大相对误差仅为8.16 %，平均相对误差为3.10 %。因此使用GA-BPNN 模型预测管道腐蚀情况可为管道的检维修提供可靠的理论依据。
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" d4 V3 l* g" [4 t: G) _$ n关键词: 反向传播神经网络; 遗传算法; 管道腐蚀; 腐蚀速率; 输油管道
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