中国安全科学学报

作者：骆正山, 田珮琦

单位：西安建筑科技大学 管理学院,陕西 西安 710055

关键词：粗糙集(RS),粒子群算法(PSO),极限学习机(ELM),腐蚀管道,失效压力

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

为提高腐蚀管道失效压力的预测精度并简化其计算过程,提出基于粗糙集(RS)和粒子群算法(PSO)融合极限学习机(ELM)的腐蚀管道失效压力预测模型。通过属性约简提取影响失效压力的关键因素,选用PSO优化ELM的输入权值和隐含层偏差,将归一化的核心指标数据代入计算。结果表明:该模型预测结果与实际值基本一致,与单一ELM模型相比,预测结果的均方差(MSE)降至0.255;与其他蚀管道失效压力评价模型相比,该模型预测结果的绝对误差平均值降至0.32。

来源：2021年第3期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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