基于人工蜂群算法優化的SVM管道風險評估
摘要：管道風險評估是管道風險管理的重要組成部分,其目的是通過對風險的調查和分析,識別可能導致管道事故的重要因素,使得管道風險管理更加科學化。為了對管道日常運行狀態風險進行準確評估,提出了一種利用人工蜂群算法優化的支持向量機(Support Vector Machine, SVM)管道安全風險評估方法:建立管道風險評估模型,從工藝運行角度收集成品油管道、正反輸原油管道、摻混輸送原油管道的工藝運行特征,并形成樣本特征集合。對這4種類型管道的特征集合進行試驗驗證,結果表明:在小樣本情況下,采用基于人工蜂群算法優化的SVM管道風險評估方法正確率較高,并具有良好的普適性,能夠根據管道實際運行狀態給出正確的風險評估結果。
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