[发明专利]一种基于支持向量机的管道风险等级评价方法及装置

权利要求书

1.一种基于支持向量机的管道风险等级评价方法，其特征在于，包括：

获取样本，将所述样本划分为训练集和验证集，其中，所述样本包括：历史样本的风险指标数据和风险等级数据；

确定支持向量机模型核函数为RBF核函数；

获取所述训练集的样本的标签，构建训练模型；

将所述验证集的样本导入支持向量机模型中进行预测，构建预测模型；

利用网格搜索法对RBF核函数的参数对优化，其中所述RBF核函数包括惩罚因子C和核参数g；

利用交叉验证法验证所述RBF核函数的参数对的计算精度；

循环进行所述RBF核函数的参数的优化和验证，直至确定最佳RBF核函数的参数对；

获取最终支持向量机模型函数；

获取待判断管段风险指标得分数据，将所述待判断管段风险指标得分数据导入所述最终支持向量机模型函数，得到相应管段风险等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交叉验证法包括但不限于：

2折交叉验证法、k折交叉验证法和LOOCV留一验证法。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述交叉验证法采用k折交叉验证法。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待判断管段风险指标得分数据包括：

确定风险评价的目的和范围；

识别危害因素；

将待判断管段进行划分；

采用半定量肯特风险评价法评价所述待判断管段的风险指标；

对所述待判断管网风险指标进行打分，得到所述待判断管段风险指标得分数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述得到所述待判断管段风险指标得分数据之后，还包括：

失效可能性分析和失效后果分析。

6.一种基于支持向量机的管道风险等级评价装置，其特征在于，包括：

划分模块，用于获取样本，将所述样本划分为训练集和验证集，其中，所述样本包括：历史样本的风险指标数据和风险等级数据；

第一确定模块，用于确定支持向量机模型核函数为RBF核函数；

第一构建模块，用于获取所述训练集的样本的标签，构建训练模型；

第二构建模块，用于将所述验证集的样本导入支持向量机模型中进行预测，构建预测模型；

优化模块，用于利用网格搜索法对RBF核函数的参数对优化，其中所述RBF核函数包括惩罚因子C和核参数g；

验证模块，用于利用交叉验证法验证所述RBF核函数的参数对的计算精度；

第二确定模块，用于循环进行所述RBF核函数的参数的优化和验证，直至确定最佳RBF核函数的参数对；

获取模块，用于获取最终支持向量机模型函数；

评价模块，用于获取待判断管段风险指标得分数据，将所述待判断管段风险指标得分数据导入所述最终支持向量机模型函数，得到相应管段风险等级。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述交叉验证法包括但不限于：

2折交叉验证法、k折交叉验证法和LOOCV留一验证法。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述交叉验证法采用k折交叉验证法。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述评价模块通过如下方式获取待判断管段风险指标得分数据：

所述评价模块，具体用于确定风险评价的目的和范围；识别危害因素；将待判断管段进行划分；采用半定量肯特风险评价法评价所述待判断管段的风险指标；对所述待判断管网风险指标进行打分，得到所述待判断管段风险指标得分数据。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述评价模块在得到所述待判断管段风险指标得分数据之后，还用于失效可能性分析和失效后果分析。