SVM与DS结合的管道泄漏诊断方法研究

• 作者: 江志伟 王凯全 王新颖 陈海群
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 泄漏诊断 支持向量机 证据理论 模式识别 判决门限
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 262-265,270
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4134字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1405-0153

摘要

针对管道泄漏诊断准确率低和稳定性差的问题,提出一种结合SVM与DS证据理论的管道泄漏识别方法.运用小波分析法提取5种反映管道运行状态的特征参数,输入SVM分类器中进行初次分类,然后根据识别结果构造基本概率指派(BPA),再运用组合规则对不同时空域数据进行DS融合,最后根据判决门限得出决策结果,将这种SVM-DS诊断方法应用于实验室管道泄漏检测系统中.结果表明,SVM-DS的管道泄漏识别准确率达到96.42％,与其他模式识别方法相比,该方法具有更高的识别率和更强的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王凯全	常州大学环境与安全工程学院	47	181	8.0	10.0
2	陈海群	常州大学环境与安全工程学院	55	254	7.0	13.0
3	王新颖	常州大学环境与安全工程学院	19	68	5.0	7.0
4	江志伟	常州大学环境与安全工程学院	5	19	2.0	4.0