基于机器学习的埋地燃气管线防腐层绝缘电阻值预测

• 作者: 许彤
• 来源期刊: 城市燃气
• 关键词: 绝缘电阻值 机器学习 随机森林模型 影响因素
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 燃气技术|GAS TECHNOLOGY
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5152.2021.07.002

摘要

提出了基于机器学习的埋地燃气管线防腐层绝缘电阻值预测方法,以北京燃气集团的626条燃气管线防腐检测结果为基础,并收集相应的特征数据,分别采用了线性模型、决策树以及随机森林等方法进行预测,其中随机森林的效果最好,R2为0.73,相关系数为0.87.特征重要度显示管线的投运年限是最主要的影响因素,该预测方法提供了一种燃气管线健康状况预测方法.