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摘要：【目的】为保障油气储运系统安全运行，需准确预测油气管道腐蚀速率。现有预测模型多基于BP神经网络建立，存在收敛速度慢、易陷入局部最优等不足。【方法】为解决上述问题，提出一种基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的管道腐蚀速率预测模型，通过反向学习策略初始化种群，引入混合正余弦算法更新发现者位置，加入Levy飞行策略更新追随者位置对麻雀搜索算法进行改进。基于改进后的麻雀搜索算法对BP神经网络的权重和阈值进行寻优，从而提高参数选择的科学性。【结果】以100组20#钢材料试验获取的均匀腐蚀速率和点腐蚀速率的样本数据为例，分别建立BP、SSA-BP、MIS-SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型，对油气管道均匀腐蚀速率和点腐蚀速率进行训练、预测和模型对比。MIS-SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型的平均绝对误差、均方误差、均方误差根、平均绝对百分比误差均最小，且均匀腐蚀速率、点腐速率预测值与实测值的相对误差均低于5%，其各项评价指标及预测精度均显著优于BP、SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型。【结论】相关工作进一步验证了MIS-SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型良好的预测性能，为后续油气管道腐蚀速率预测研究提供了新的方法和思路。
文章目录
1 理论基础
1.1 BP神经网络
1.2 麻雀搜索算法
2 MIS-SSA-BP神经网络管道腐蚀速率预测模型
2.1 模型建立
2.2 改进策略
3 模型验证
3.1 数据采集
3.2模型参数设置
3.3 结果与分析
3.3.1 均匀腐蚀速率
2.3.2点蚀速率
4 结论
