基于KPCA-PIO-ELM模型的管道剩余寿命预测分析.pdf
信息技术XINXIJISHU2024年第10期
基于KPCA-PIO-ELM模型的管道
剩余寿命预测分析
霍奕宇,李西锋
(陕西国防工业职业技术学院机械工程学院,西安710300)
摘要:为了提高腐蚀管道剩余寿命预测精度,提出基于核主成分分析(KPCA)和鸽群优化算法
(PIO)的极限学习机(ELM)预测模型。通过KPCA提取关键腐蚀因素,降低预测指标维度;采用PIO
对ELM的输入权值及隐层阈值进行优化,提升预测精度。为检验模型效能,以某注水管道的50组数
据为例进行研究,并与ELM、BP两组模型的预测结果进行对比分析,结果表明:构建模型的MAE、
MAPE、RMSE均优于对比模型,证明KPCA-PIO-ELM模型在预测注水管道剩余寿命方面具有可行性
及优越性。
关键词:剩余寿命预测;腐蚀管道;核主成分分析;群优化算法;极限学习机
中图分类号:TG178文献标识码:A
D0I:10.13274/j.cnki.hdzj.2024.10.014
PredictionandanalysisofpipelineremaininglifebasedonKPCA-PIO-ELMmodel
HUoYi-yu,LIXi-feng
(ShaanxiInstituteofTechnology,Xian710300,China)
Abstract:Inordertoimprovethepredictionaccuracyofremaininglifeofcorrodedpipelines,anExtreme
LearningMachine(ELM)predictionmodelbasedonKernelPrincipalComponentAnalysis(KPCA)and
PigeonColonyOptimizationalgorithm(PIO)isproposed.ThekeycorrosionfactorsareextractedbyKPCA
toreducethedimensionofpredictionindex.PIOisusedtooptimizetheinputweightandhiddenlayer
thresholdofELMtoimprovethepredictionaccuracy.Inordertotesttheefficiencyofthemodel,50setsof
dataofawaterinjectionpipelinearetakenasanexampletostudy,andcomparedwithELMandBPmod-
els.TheresultsshowthatMAE,MAPEandRMSEofthemodelarebetterthanthecomparisonmodel,
whichprovesthatKPCA-PIO-ELMmodelisfeasibleandobviouslysuperiorinpredictingtheremaininglife
ofwaterinjectionpipeline.
Keywords:remaininglifeprediction;corrosionpipeline;kernelprincipalcomponentanalysis;pigeoncol-
onyoptimizationalgorithm;extremelearningmachine
0引言管道一旦发生泄漏,便会造成资源流失,经济浪
近年来由腐蚀引发的管道泄漏事故频发[,
测,不仅可以为管道风险评估提供依据,还可以及