基于组合深度学习的埋地管道腐蚀剩余寿命预测模型研究_第1页
基于组合深度学习的埋地管道腐蚀剩余寿命预测模型研究_第2页
基于组合深度学习的埋地管道腐蚀剩余寿命预测模型研究_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于组合深度学习的埋地管道腐蚀剩余寿命预测模型研究基于组合深度学习的埋地管道腐蚀剩余寿命预测模型研究

摘要：

埋地管道是现代化城市的重要基础设施，其腐蚀问题常常导致管道损坏和安全隐患。针对埋地管道腐蚀问题，本文提出了一种基于组合深度学习的剩余寿命预测模型。通过对埋地管道的运行数据进行采集和分析，利用深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）相结合的方式，构建了埋地管道腐蚀剩余寿命预测模型，并且进行了数值实验验证。实验结果表明，该模型在腐蚀剩余寿命预测方面具有较高的准确性和可行性。

1.引言

埋地管道是城市供水、排水、燃气、暖气等关键基础设施，然而由于自然环境、介质侵蚀等原因，管道会发生腐蚀，从而降低服务寿命，甚至导致安全事故。因此，开展埋地管道腐蚀剩余寿命预测研究具有重要意义。

2.相关工作

目前，针对埋地管道腐蚀剩余寿命预测，已有一些方法。

传统方法主要依赖于模型建立和数据处理等环节，缺乏对数据的自动学习和抽象能力，预测结果容易受到限制。

深度学习在最近几年中快速发展，其以深度神经网络为基础，具有很强的学习能力和表达能力，因此可以用于埋地管道腐蚀剩余寿命预测。

3.模型设计

本文中，基于组合深度学习的埋地管道腐蚀剩余寿命预测模型包括数据采集与处理、特征抽取、模型构建和模型验证等步骤。

首先，收集埋地管道的运行数据，包括温度、湿度、压力和腐蚀速率等。

然后，对数据进行预处理，包括归一化、去除异常点等。

接着，利用深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）相结合的方式进行特征抽取，得到高维特征表示。

最后，构建剩余寿命预测模型，通过训练和预测得到腐蚀剩余寿命预测结果。

4.数值实验及结果分析

本文选取了一段埋地管道的实际运行数据进行数值实验，并与传统模型进行对比。

实验结果表明，基于组合深度学习的腐蚀剩余寿命预测模型相比传统模型具有更高的准确性和可行性。

通过模型的应用，可以及时预测埋地管道的剩余寿命，提前采取维护和修复措施，降低潜在的安全风险。

5.结论

本文基于组合深度学习，提出了一种埋地管道腐蚀剩余寿命预测模型，并进行了数值实验验证。

实验结果表明该模型在腐蚀剩余寿命预测方面具有较高的准确性和可行性。

本研究的成果对于埋地管道的安全运行和维护具有重要意义，有助于提高城市基础设施的维护水平本文基于组合深度学习的埋地管道腐蚀剩余寿命预测模型，通过数据采集与处理、特征抽取、模型构建和模型验证等步骤，成功实现了腐蚀剩余寿命的预测。实验结果表明，该模型相比传统模型具有更高的准确性和可行性。该模型的应用可以及时预测埋地管道的剩余寿命，提前采

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 辅导培训

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论