一种基于集成QPSO-BP的天然气管道多因素内腐蚀速率预测方法

本发明公开了一种基于集成QPSO‑BP的天然气管道多因素内腐蚀速率预测方法，QPSO相比于传统的PSO算法有更强全局搜索能力和更快收敛速度，避免局部最优；引入随机性和概率分布，适应动态环境；粒子位置为量子比特，显著提高搜索效率和全局收敛能力；模型建立包括如下步骤：取现场天然气管道内腐蚀数据；数据进行PCA降维处理，降维指标为置信度98％；将预处理后的数据划分为训练集(20％)和测试集(80％)；构建BP神经网络预测模型；利用QPSO算法确定隐藏层节点数；将最优隐藏层节点数与若干数据代入建立多个BP神经网络模型，对多个模型的预测结果集成得到最终预测结果，从而形成天然气管道多因素内腐蚀速率的预测模型。