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摘要
管道腐蚀的影响因素多而复杂，建立准确的管道腐蚀速率预测模型是评价管道安全状况的关键。针对传统Elman神经网络(Elman neural network, ENN)模型预测中易陷入极小值、泛化能力不强的缺陷，提出了一种基于改进爬行动物搜索算法(引入Circle混沌映射并结合鲸鱼优化算法的狩猎策略)的ENN模型，并采用管道腐蚀速率实测结果验证了新模型的有效性。两个实例的预测结果表明，改进新模型的平均绝对百分比误差分别为0.547 6%、0.783 1%,其预测精度明显高于传统ENN模型。新模型在预测过程中可对权值和阀值进行寻优处理，因此有助于提升传统模型的预测精度。
- 出版日期2023
- 单位西安石油大学
