一种基于FAHP-SVM的交流干扰腐蚀风险评价方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于FAHP

【技术实现步骤摘要】
一种基于FAHP
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SVM的交流干扰腐蚀风险评价方法及系统


[0001]本专利技术涉及埋地管道交流干扰腐蚀风险评价领域，特别涉及一种基于FAHP
‑
SVM的交流干扰腐蚀风险评价方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，由于城市化进程的不断加快，地下管道网络已经越来越复杂，而埋地管道交流干扰腐蚀问题是一个普遍存在的难题。传统的风险评估方法通常只能得出基于经验规则的简单评估结果，这种方法存在着精度低、可靠性差等问题。因此，需要一种更加科学、精准的风险评估方法来帮助管道运营维护人员及时发现和解决交流干扰腐蚀问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是针对上述现有技术的不足，提出一种基于FAHP
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SVM的交流干扰腐蚀风险评价方法及系统，能够提供更加科学、精准的风险评估方法，以使管道运营维护人员及时发现和解决交流干扰腐蚀问题。
[0004]第一方面，本专利技术提供了一种基于FAHP
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SVM的交流干扰腐蚀风险评价方法，包括：
[0005]收集埋地管道的初始数据，并对所述初始数据进行预处理，得到初始参数；
[0006]对所述初始参数使用灰色关联
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三角模糊层次方法进行灰色关联分析，得到影响埋地管道的交流干扰腐蚀的各个特征参数；
[0007]将所述特征参数作为训练好的SVM的输入，输出埋地管道的风险等级；其中，所述训练好的SVM为根据预设的数据集对初始SVM进行训练和交叉验证，输出最优参数组合，且所述最优参数组合包括至少一个评估指标，所述评估指标包括：准确率、召回率或者F1值。
[0008]本专利技术采用灰色关联分析法，可以量化初始参数中各个影响因素之间的关联性，并且对于多影响因素下的整体因素对交流干扰的整体影响可能与单影响因素变量的结果产生差别，包括不同影响因素之间的互相促进与抑制，因此，通过FAHP获取交流干扰腐蚀的多个关键的特征参数，根据多个关键的特征参数进行风险评估，能够综合考虑影响埋地管道的交流干扰腐蚀的影响因素，具有更高的可信度和科学性，从而能够提高对埋地管道的风险评估的精度；并且，采用了三角模糊数在构造判断矩阵，摒弃了传统的1
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9标度法，降低了判断矩阵的主观性，对埋地管道的交流干扰腐蚀的风险评价更具有科学性和可信度；此外，交叉验证可以避免过拟合和欠拟合现象，提高模型的泛化能力，进一步提高对埋地管道的风险评估的精度和可信度。
[0009]进一步，所述对所述初始参数使用灰色关联
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三角模糊层次方法进行灰色关联分析，得到影响埋地管道的交流干扰腐蚀的各个特征参数，其中，所述初始数据包括：管道电位、电流、土壤电阻率、土壤腐蚀性离子含量、腐蚀速率、阴保水平和交流电流密度，得到所述各个特征参数具体为：
[0010]将所述腐蚀速率作为目标层，将所述初始参数的其余参数作为因素层，将所述目标层和所述因素层进行灰色关联分析，并采用三角模糊数在构造判断矩阵，得到各初始参
数对交流干扰腐蚀的贡献权重；
[0011]对各初始参数的贡献权重按照从大到小的顺序进行累加，直至累加的权重和大于权重阈值为止，将参与权重累加的各初始参数作为特征参数。
[0012]本专利技术采用将腐蚀速率作为目标层，其余参数作为因素层，可以量化交流干扰腐蚀速率与其各个影响因素之间的关联性，包括在腐蚀速率作为目标层的情况下，不同因素之间的互相促进与抑制的程度，选择关键的因素作为SVM的特征参数进行训练，能够提高交流干扰腐蚀风险评价的科学性和可信度。
[0013]进一步，所述对所述初始数据进行预处理，得到初始参数，包括：
[0014]对所述初始数据中检测出的重复值进行删除；
[0015]并对所述初始数据中检测出的缺失值使用统计值、插值或者回归预测缺失值进行填补；其中，所述统计值包括：均值、中位数或者众数。
[0016]进一步，所述对所述初始数据进行预处理，得到初始参数，还包括：
[0017]根据箱线图检测所述初始数据中的异常值，对所述异常值进行修正或者进行删除；或者，
[0018]根据Z
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score值检测所述初始数据的异常值，对所述异常值进行修正或者进行删除。
[0019]本专利技术采用箱线图或者Z
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score检测异常值，能够精确得到初始数据中与其他数据值明显不同或偏离正常情况的极端值，以便对异常值进行修正，提高在交流干扰腐蚀风险评价中的准确性和可靠性。
[0020]进一步，所述对所述异常值进行修正或者进行删除，具体为：
[0021]根据统计方法或者插值对所述异常值进行修正；或者，
[0022]删除异常值的行或者列。
[0023]进一步，所述对所述初始数据进行预处理，得到初始参数，还包括：并对所述初始数据进行格式转换，以得到初始参数，所述格式转换包括：物理单位的统一转换。
[0024]进一步，所述训练好的SVM为根据预设的数据集对初始SVM进行训练和交叉验证，输出最优参数组合，且所述最优参数组合包括至少一个评估指标，包括：
[0025]将所述数据集按照比例分为训练集和验证集，在所述训练集上使用不同的SVM参数，并采用K折交叉验证对指标进行评估，选择评估指标得分最高的SVM参数的组合作为最优参数组合；其中，所述SVM参数包括：核函数类型、惩罚参数和控制核函数宽度的gamma。
[0026]本专利技术采用K折交叉验证对SVM进行指标评估，能够避免过拟合和欠拟合现象，提高模型的泛化能力，进一步提高对埋地管道的风险评估的精度和可信度。
[0027]优选地，所述惩罚参数从0.01到100进行网格搜索，取得最佳的惩罚参数。
[0028]本专利技术中使用网格搜索最优的SVM参数，并通过交叉验证来评估每个SVM参数的组合的性能，选择具有最佳性能的参数组合，能够进一步提高对埋地管道的风险评估的精度和可信度。
[0029]第二方面，本专利技术还提供了一种基于FAHP
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SVM的交流干扰腐蚀风险评价系统，包括：
[0030]数据处理模块，用于收集埋地管道的初始数据，并对所述初始数据进行预处理，得到初始参数；
[0031]特征参数获取模块，用于对所述初始参数使用灰色关联
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三角模糊层次方法进行灰色关联分析，得到影响埋地管道的交流干扰腐蚀的各个特征参数；
[0032]风险等级评价模块，用于将所述特征参数作为训练好的SVM的输入，输出埋地管道的风险等级；其中，所述训练好的SVM为根据预设的数据集对初始SVM进行训练和交叉验证，输出最优参数组合，且所述最优参数组合包括至少一个评估指标，所述评估指标包括：准确率、召回率或者F1值。
附图说明
[0033]图1是本专利技术实施例提供的基于FAHP
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SVM的交流干扰腐蚀风险评价方法的步骤流程图；
[0034]图2是本专利技术实施例还提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于FAHP
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SVM的交流干扰腐蚀风险评价方法，其特征在于，包括：收集埋地管道的初始数据，并对所述初始数据进行预处理，得到初始参数；对所述初始参数使用灰色关联
‑
三角模糊层次方法进行灰色关联分析，得到影响埋地管道的交流干扰腐蚀的各个特征参数；将所述特征参数作为训练好的SVM的输入，输出埋地管道的风险等级；其中，所述训练好的SVM为根据预设的数据集对初始SVM进行训练和交叉验证，输出最优参数组合，且所述最优参数组合包括至少一个评估指标，所述评估指标包括：准确率、召回率或者F1值。2.如权利要求1所述的基于FAHP
‑
SVM的交流干扰腐蚀风险评价方法，其特征在于，所述对所述初始参数使用灰色关联
‑
三角模糊层次方法进行灰色关联分析，得到影响埋地管道的交流干扰腐蚀的各个特征参数，其中，所述初始数据包括：管道电位、电流、土壤电阻率、土壤腐蚀性离子含量、腐蚀速率、阴保水平和交流电流密度，得到所述各个特征参数具体为：将所述腐蚀速率作为目标层，将所述初始参数的其余参数作为因素层，将所述目标层和所述因素层进行灰色关联分析，并采用三角模糊数在构造判断矩阵，得到各初始参数对交流干扰腐蚀的贡献权重；对各初始参数的贡献权重按照从大到小的顺序进行累加，直至累加的权重和大于权重阈值为止，将参与权重累加的各初始参数作为特征参数。3.如权利要求1所述的基于FAHP
‑
SVM的交流干扰腐蚀风险评价方法，其特征在于，所述对所述初始数据进行预处理，得到初始参数，包括：对所述初始数据中检测出的重复值进行删除；并对所述初始数据中检测出的缺失值使用统计值、插值或者回归预测缺失值进行填补；其中，所述统计值包括：均值、中位数或者众数。4.如权利要求3所述的基于FAHP
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SVM的交流干扰腐蚀风险评价方法，其特征在于，所述对所述初始数据进行预处理，得到初始参数，还包括：根据箱线图检测所述初始数据中的异常值，对所述异常值进行修正或者进行删除；或者，根据Z
‑
score值检测所述初始数据的异常值，对所述异常值进行修正或者进行删除。5.如权利要求4所述的基于FAHP
‑
SVM的交流干扰腐蚀风险评价方法，其特征在于，所述对所述异常值进行修正或者进行删除...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱文卫，王彦峰，王流火，郭金根，梁爱武，刘明，董晗拓，王兴华，许成昊，余梦泽，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：