基于改进随机森林模型的海底管道腐蚀预测

• 作者: 张新生 蔡宝泉
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 关键词: 海底管道 腐蚀预测 随机森林回归(RFR)模型 斯皮尔曼相关系数 因子分析 K折交叉验证
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 安全工程技术|Safety engineering technology
• 页码范围: 69-74
• 页数: 6页
• 分类号: X928.03
• 语种: 中文
• DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2021.08.010

摘要

为提高海底管道腐蚀速率预测精度,建立一种基于改进随机森林的海底管道腐蚀预测模型.首先,采用斯皮尔曼相关系数,分析实海挂片腐蚀数据的相关性,并采用因子分析降维;然后,设定K值为5的K折交叉验证,建立随机森林回归(RFR)模型,并输入降维后的数据;最后,输出模型的交叉验证得分,并对比评价该模型与其他模型的最高得分预测结果.研究结果表明:改进RFR的五折交叉验证输出平均得分值为0.912,高于BP神经网络(BPNN)模型、支持向量回归(SVR)模型2种对比模型;五折交叉验证最高得分预测结果均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)分别为1.441和1.3,均优于对比模型相应值.