BP神经网络模型的改进及其在海底管道外腐蚀速率预测中的应用

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针对海底油气管道外腐蚀问题构建模型预测其腐蚀速率,建立基于改进鹈鹕优化算法(IPOA)的BP神经网络(BPNN)腐蚀速率预测模型。通过Logistic-Tent混沌映射初始种群与收敛因子非线性化的方法提高醍醐算法(POA)的全局搜索能力和寻优精度,采用IPOA算法优化BPNN的权值阈值,提升模型的预测精度与鲁棒性。以实海挂片试验数据为基础,建立POA-BPNN和BPNN模型作为对比。结果表明:IPOA-BPNN模型的决定系数平方为0.9664,均方误差为0.2353,平均相对误差为3.16%,均优于其余两个模型,模型的鲁棒性较未改进有较大的提升。证明IPOA-BPNN模型能够为海底管道的维修与更换提供决策支持。
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