典型文献
基于特征提取的输油管道泄漏系数预测
文献摘要：
为准确预测管道泄漏系数,估计管道泄漏量,以基于瞬变流方法的模拟数据为例,建立多个管道泄漏系数预测模型(多层感知机、长短期记忆网络、随机森林、支持向量机以及K近邻回归),综合考虑管道流量和压力数据特点,提出序列提取法和均值提取法2种管道时序数据预处理方法,模型评价指标为相关系数(R2)和平均绝对百分比误差(MAPE).研究结果表明:随机森林和多层感知机的抗噪性较强,在5％的噪声影响下,模型准确度下降幅度较小;均值提取法去噪功能较好,可在一定程度上降低噪声影响;基于均值提取法的多层感知机模型效果相对较好,R2为0.9975,MAPE为1.599％,研究结果可为准确预测管道泄漏系数、估计泄漏量提供指导.
文献关键词：
管道泄漏检测;特征提取;机器学习;多层感知机;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
马云路;郑坚钦;梁永图
作者机构：
中国石油大学(北京),北京102249
文献出处：
引用格式：
[1]马云路;郑坚钦;梁永图-.基于特征提取的输油管道泄漏系数预测)[J].中国安全生产科学技术,2022(10):130-135
A类：
B类：
输油管道泄漏,准确预测,泄漏量,瞬变流,模拟数据,长短期记忆网络,近邻回归,管道流量,提取法,时序数据,数据预处理方法,模型评价指标,平均绝对百分比误差,MAPE,抗噪性,噪声影响,去噪,低噪声,多层感知机模型,管道泄漏检测
AB值：
0.232474
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