本文主要研究内容
作者艾月乔,徐亮,陶江华,董润清,陈瑞波（2019）在《基于人工蜂群算法优化的SVM管道风险评估》一文中研究指出：管道风险评估是管道风险管理的重要组成部分,其目的是通过对风险的调查和分析,识别可能导致管道事故的重要因素,使得管道风险管理更加科学化。为了对管道日常运行状态风险进行准确评估,提出了一种利用人工蜂群算法优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)管道安全风险评估方法:建立管道风险评估模型,从工艺运行角度收集成品油管道、正反输原油管道、掺混输送原油管道的工艺运行特征,并形成样本特征集合。对这4种类型管道的特征集合进行试验验证,结果表明:在小样本情况下,采用基于人工蜂群算法优化的SVM管道风险评估方法正确率较高,并具有良好的普适性,能够根据管道实际运行状态给出正确的风险评估结果。(图3,表1,参21)
Abstract
guan dao feng xian ping gu shi guan dao feng xian guan li de chong yao zu cheng bu fen ,ji mu de shi tong guo dui feng xian de diao cha he fen xi ,shi bie ke neng dao zhi guan dao shi gu de chong yao yin su ,shi de guan dao feng xian guan li geng jia ke xue hua 。wei le dui guan dao ri chang yun hang zhuang tai feng xian jin hang zhun que ping gu ,di chu le yi chong li yong ren gong feng qun suan fa you hua de zhi chi xiang liang ji (Support Vector Machine,SVM)guan dao an quan feng xian ping gu fang fa :jian li guan dao feng xian ping gu mo xing ,cong gong yi yun hang jiao du shou ji cheng pin you guan dao 、zheng fan shu yuan you guan dao 、can hun shu song yuan you guan dao de gong yi yun hang te zheng ,bing xing cheng yang ben te zheng ji ge 。dui zhe 4chong lei xing guan dao de te zheng ji ge jin hang shi yan yan zheng ,jie guo biao ming :zai xiao yang ben qing kuang xia ,cai yong ji yu ren gong feng qun suan fa you hua de SVMguan dao feng xian ping gu fang fa zheng que lv jiao gao ,bing ju you liang hao de pu kuo xing ,neng gou gen ju guan dao shi ji yun hang zhuang tai gei chu zheng que de feng xian ping gu jie guo 。(tu 3,biao 1,can 21)
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自油气储运的艾月乔,徐亮,陶江华,董润清,陈瑞波，发表于刊物油气储运2019年05期论文，是一篇关于油气管道论文,运行风险论文,管道失效特征论文,人工蜂群算法论文,油气储运2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自油气储运2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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