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摘要:
为了提高炼化厂循环水对管道腐蚀预测的精度,选取8种常规监测数据作为样本标准库,在此基础上考虑各指标之间信息叠加的影响,引入核主成分分析(KPCA)和广义回归神经网络(GRNN)腐蚀速率预测模型,通过KPCA对原始数据进行预处理,提取影响管道腐蚀的主要因素,应用GRNN建立管道腐蚀速率预测的数学模型,通过分析影响循环水腐蚀的关键因素,建立了循环水腐蚀预测指标体系.结果表明,将样本监测数据的维数由8降至5,可得出各个影响因素的贡献率,提取出包含原始信息95.84%的5个变量,且基于KPCA-GRNN的算法对监测管道腐蚀速率的平均相对误差为0.033,优于误差反向传播算法(BP)的0.056.因此,基于KPCA-GRNN算法建立的循环水碳钢腐蚀速率预测模型,能够获得更准确的预测结果,拓宽了循环水腐蚀速率预测方法的研究思路.
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文献信息
篇名 基于KPCA-GRNN的炼化厂管道腐蚀速率预测
来源期刊 河北工业科技 学科 工学
关键词 材料失效与保护 核主成分分析 广义回归神经网络 循环水腐蚀 腐蚀速率预测
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 应用技术
研究方向 页码范围 346-351
页数 6页 分类号 TG172
字数 3815字 语种 中文
DOI 10.7535/hbgykj.2019yx05009
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 杨剑锋 北京化工大学机电工程学院 83 507 12.0 19.0
2 陈良超 北京化工大学机电工程学院 30 71 5.0 6.0
3 刘晓晨 6 5 2.0 2.0
4 段春莲 北京化工大学机电工程学院 2 2 1.0 1.0
5 罗东浩 哈尔滨工程大学自动化学院 1 0 0.0 0.0
6 安延海 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
材料失效与保护
核主成分分析
广义回归神经网络
循环水腐蚀
腐蚀速率预测
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
河北工业科技
双月刊
1008-1534
13-1226/TM
大16开
河北省石家庄市裕华东路70号
18-327
1984
chi
出版文献量(篇)
2570
总下载数(次)
4
总被引数(次)
14826
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