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基于PSO-SAE神经网络的城市燃气管道剩余寿命预测
文献摘要：
城市燃气管道由于长时间受到温度、压力、含水量等环境因素的影响,管材极易腐蚀、老化,无法到达设计寿命.针对这一问题,本文提出了一种PSO-SAE算法,利用优化算法自适应调整SAE网络中的超参数,实现对城市燃气管道的剩余寿命这一保障管材安全使用的关键指标做出准确预测,并通过实验验证该方法的有效性和可行性,对燃气企业的安全生产管理具有积极的参考意义.
文献关键词：
粒子群优化算法(PSO);稀疏自编码网络(SAE);城市燃气管道;寿命预测
中图分类号：
作者姓名：
陈晓冬
作者机构：
江苏省特种设备安全监督检验研究院(扬州分院) 扬州 225000
文献出处：
引用格式：
[1]陈晓冬-.基于PSO-SAE神经网络的城市燃气管道剩余寿命预测)[J].中国特种设备安全,2022(10):13-17
A类：
B类：
PSO,SAE,城市燃气管道,剩余寿命预测,管材,易腐,自适应调整,超参数,安全使用,关键指标,准确预测,燃气企业,安全生产管理,粒子群优化算法,稀疏自编码,自编码网络
AB值：
0.224107
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