SOM-GA-SVM缺陷管道预测模型

承载力预测误差小于7%

预测缺陷混凝土排水管力学性能的智能模型，结合自组织映射、遗传算法与支持向量机，实现高精度承载力评估。

Yang, Kangjian · 方宏远 · Liu, Hongjin · 李斌 · Zhang, Xijun · Yangyang, Xia · Zhai, Kejie · Xia, Yangyang

International Journal of Mechanical Sciences 2023

参数信息

平均绝对百分比误差

<7 %

均方根误差

<8

决定系数

>0.98

平均MAPE降低幅度（去除加载速度）

7.357 %

平均RMSE降低幅度（去除加载速度）

8.385 %

平均MAPE降低幅度（缺陷体积替代深度宽度）

4.925 %

平均RMSE降低幅度（缺陷体积替代深度宽度）

5.054 %

技术优势

预测误差低于7%

模型对承载力和环向应变的预测MAPE小于7%，满足工程精度要求。

预测精度显著提升

SOM-GA-SVM模型的预测精度明显优于遗传算法、粒子群算法和网格搜索方法。

特征优化可再降误差

去除加载速度并将缺陷深度和宽度合并为缺陷体积后，平均MAPE分别降低7.357%和4.925%。

综合指标优异

模型R²大于0.98，RMSE小于8，表明预测值与实测值高度吻合。

应用场景

• 管道结构健康监测：输入缺陷参数即可预测承载力，辅助管道健康监测与维护决策。
• 混凝土结构评估：针对带缺陷混凝土管道的力学性能进行高精度评估。
• 数据驱动预测：利用机器学习模型从实验数据中学习，实现快速准确的预测。