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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.鉴于此,针对注水管道的使用寿命和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系,在注水管道的剩余寿命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,应用LibSVM软件建立了注水管道的剩余寿命预测模型,从而提供了一种预测注水管道剩余寿命的新方法.实际应用结果表明,用支持向量机算法预测注水管道剩余寿命在样本有限的情况下具有明显优势.
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文献信息
篇名 基于支持向量机算法的注水管道剩余寿命预测
来源期刊 石油机械 学科 工学
关键词 支持向量机算法 注水管道 腐蚀 剩余寿命 预测
年,卷(期) 2005,(3) 所属期刊栏目 专题研究
研究方向 页码范围 17-20
页数 4页 分类号 TE9
字数 3574字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4578.2005.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 喻西崇 7 91 6.0 7.0
2 李定伟 2 19 2.0 2.0
3 刘洪 4 76 4.0 4.0
4 石永新 4 28 3.0 4.0
5 吴国云 1 17 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机算法
注水管道
腐蚀
剩余寿命
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
石油机械
月刊
1001-4578
42-1246/TE
大16开
湖北省荆州市沙市区豉湖路12号
38-80
1973
chi
出版文献量(篇)
6759
总下载数(次)
15
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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