兰成渝腐蚀管道失效压力的GA-BP神经网络组合预测方法

摘要

为准确掌握管道失效压力,保证管道安全运行,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出了基于遗传算法(GA)优化的BP神经网络组合模型的腐蚀长输管道失效压力预测模型.组合模型将最佳组合阀值与权值隐含在网络的连接中,兼具遗传算法、人工神经网络预测的优点,并克服了原始数据少对预测精度的影响,同时避免了神经网络容易陷入局部寻优的缺陷,也增强了网络的适应性,改善网络的收敛性,在客观地反应腐蚀油气管道失效压力变化趋势方面具有一定的优势.通过实例分析,结果表明:BP神经网络的预测值和Modified B31G计算结果与真实值误差均较大,而GA-BP的预测值与实际结果的相对误差最大为6.12％,有很好的一致性,为管道的预防性维修提供了理论依据.