| 基于IPSO-SVM的液体管道泄漏定位研究 |
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| 引用本文： | 杨柳,倪磊.基于IPSO-SVM的液体管道泄漏定位研究[J].常熟理工学院学报,2015(2). |
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| 作者姓名： | 杨柳 倪磊 |
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| 作者单位： | 1. 江苏国恒安全评价咨询服务有限公司,江苏 南京,210017
2. 南京工业大学 城市建设与安全工程学院,江苏 南京,210009 |
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| 摘 要： | 提出了改进粒子群算法(IPSO)和支持向量机(SVM)的管道泄漏检测与定位的方法.采用IPSO-SVM方法对管道单孔泄漏和多孔泄漏分别进行泄漏孔的定位.提取出口压力和进口流量为特征向量,采用IPSO算法优化超平面参数并采用SVM算法对泄漏孔位置进行定位.对于两孔泄漏,将单输出支持向量机算法进行改进,使其能够用于多输出回归,从而适用于定位管道的多孔泄漏情况.在此基础上,将IPSO-SVM方法与PSO-SVM方法进行比较.预测结果显示IPSO-SVM方法对泄漏有较强的识别与定位效果,并且比PSO-SVM有更快的收敛速度,更高的预测精度.
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| 关 键 词： | 粒子群算法 支持向量机 泄漏定位 管道 |
Leak Location of Pipelines Based on IPSO-SVM |
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| YANG Liu,NI Lei.Leak Location of Pipelines Based on IPSO-SVM[J].Journal of Changshu Institute of Technology,2015(2). |
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| Authors: | YANG Liu NI Lei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization support vector machine leak location pipeline |
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