典型文献
IAFSA-GRNN在油田集输管道CO2腐蚀速率预测中的应用
文献摘要：
为提高油田集输管道CO2腐蚀速率预测的准确性,针对原始广义回归神经网络(GRNN)预测精度低的问题,提出改进的群智能算法优化原始GRNN的预测模型;分别使用GRNN模型、人工鱼群算法(AFSA)优化的GRNN(AFSA-GRNN)模型和自适应改进的AFSA-GRNN(IAFSA-GRNN)模型预测X65管线钢的CO2腐蚀速率.结果 表明:采用AFSA和IAFSA优化光滑因子S后,能大大提高GRNN模型的预测精度,预测结果的平均相对误差由36.09％分别减小至7.20％和6.90％;与AFSA相比,IAFSA优化的GRNN不仅具有更高的预测精度,还具有更快的收敛速度.AFSA-GRNN在第164次迭代计算时收敛,而IAFSA-GRNN在第109次迭代计算时收敛,说明AFSA经自适应优化能提高优化过程的收敛速度和GRNN的预测精度.
文献关键词：
人工鱼群算法(AFSA);广义回归神经网络(GRNN);集输管道;CO2腐蚀速率;预测精度;相对误差
中图分类号：
作者姓名：
郑度奎;程远鹏;李昊燃;何天隆
作者机构：
长江大学石油工程学院,湖北武汉430100
文献出处：
引用格式：
[1]郑度奎;程远鹏;李昊燃;何天隆-.IAFSA-GRNN在油田集输管道CO2腐蚀速率预测中的应用)[J].中国安全科学学报,2022(01):110-117
A类：
B类：
IAFSA,GRNN,油田集输管道,腐蚀速率预测,高油,广义回归神经网络,群智能算法,算法优化,人工鱼群算法,X65,管线钢,光滑因子,平均相对误差,收敛速度,迭代计算,自适应优化,高优
AB值：
0.175046
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