统计学习理论在预测注水管道腐蚀速率中的研究与应用

• 作者: 刘洪 唐洪俊 王大勋 赵坤 赵金洲 陈耀礼
• 来源期刊: 石油工程建设
• 学科: 工学
• 关键词: 统计学习理论 注水管道 腐蚀速率 预测 支持向量机
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TE980.1
• 字数: 3406字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2206.2005.04.001

摘要

支持向量机是在统计学习理论的基础上发展而来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.文章针对注水管道中腐蚀速率和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系,在注水管道腐蚀速率预测研究中引入基于统计学习理论的支持向量机算法,研究了胜利油田某实验区注水水质腐蚀的影响因素,并应用LibSVM软件建立了注水管道腐蚀速率预测模型,从而提供了一种注水管道腐蚀速率预测新方法.实际应用结果表明,用支持向量机算法进行注水管道腐蚀速率的预测在样本有限的情况下具有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵金洲		276	4144	33.0	44.0
2	刘洪		52	517	13.0	21.0
3	唐洪俊		16	136	7.0	11.0
4	王大勋		9	91	4.0	9.0