中国安全科学学报

作者：张新生, 蔡宝泉

单位：西安建筑科技大学 管理学院,陕西 西安 710055

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

基金：国家自然科学基金资助(41877527);陕西省社科基金资助(2018S34)。

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。

来源：2021年第8期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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