摘要：【目的】为了提高天然气集输管道在海洋环境下内腐蚀速率预测的准确性，评估管道剩余强度，制定防腐措施，维护管道的安全运行。提出了一种基于核主成分分析法（Kernel Principal Component Analysis， KPCA）、改进猎人猎物算法（Improved Hunt-Prey Optimizer， IHPO）与核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine， KELM）的腐蚀速率预测模型。【方法】以南海某天然气集输管道内腐蚀数据为例，首先利用核主成分分析（KPCA）进行腐蚀影响因素特征提取，消除冗余数据对预测结果的影响，确定输入变量；其次采用Circle映射进行种群初始化，使用柯西变异增强猎人猎物算法（Hunter-Prey Optimization， HPO）的局部开发能力，通过反向学习提高HPO算法的全局搜索能力，用IHPO优化KELM的正则化系数C和核函数参数γ；最后使用Matlab软件对腐蚀速率进行预测，并对比KPCA-IHPO-KELM模型与KELM、KPCA-KELM、KPCA-HPO-KELM模型的预测结果。【结果】结果表明：案例中初始影响因素较多，使用KPCA算法共提取出3个主成分，在保留原始数据主要特征的情况下，有效消除冗余数据影响，降低了预测误差；通过IHPO确定KELM模型的最优正则化系数C和核函数参数γ分别为3.83、0.01，此时模型预测效果最佳；经特征提取和算法改进后的KPCA-IHPO-KELM模型的预测结果与实际腐蚀速率更加接近，性能更优，其均方根误差、平均绝对误差和决定系数分别为0.024 5、0.020 4和0.997 6，与其他三种模型相比预测精度最高、平均误差最小。【结论】提出的KPCA-IHPO-KELM腐蚀速率组合预测模型具有良好的预测性能，可为后续海洋环境下天然气集输管道的内腐蚀速率预测提供新的方法，为海洋环境下天然气集输管道的运维管理和风险预警提供参考依据。
文章目录
1 理论基础
1.1 核主成分分析（KPCA）
1.2 猎人猎物算法（HPO）
1.3 核极限学习机（KELM）
2 改进猎人猎物算法（IHPO）
2.1 Circle映射初始化改进
2.2 柯西变异改进
2.3 反向学习改进
2.4 收敛性分析
3 模型构建
3.1 KPCA-IHPO-KELM模型构建
4 模型验证
4.1 数据准备
4.2 特征提取
4.3 模型训练与结果分析
5 结论
