[发明专利]一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，包括：

收集数据，对数据进行预处理；

构建传统天然气管道失效预测模型；

通过对预测结果进行评估，检验模型的准确性和可靠性；

对模型进行调优，以提高模型的预测精度和泛化能力。

2.如权利要求1所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，所述收集数据包括：

收集普通现役管道的运行数据，包括管道的运行状态、温度、压力、流速、管道损伤的类型、程度、位置信息；

所述预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征提取和特征选择。

3.如权利要求1或2所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，所述知识和经验迁移包括：

将基础模型中学习到的知识和经验迁移到掺氢天然气管道的失效预测中；

所述知识和经验迁移包括通过在源域中学习一个共享的特征空间，使得源域和目标域具有相似的特征分布。

4.如权利要求3所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，所述失效预测表示为：

其中，f(x)表示对输入样本x的预测结果，Sign表示符号函数，x_i表示训练集中的第i个样本，x表示待预测样本的特征向量，y_i表示该样本的标签，+1或-1，n表示训练集中的样本数，α_i表示对应于每个样本的拉格朗日乘子，即对应掺氢失效预测模型中的每个样本在决策函数中的权重，求解二次规划问题得到，K(x_i,x)表示样本x_i与输入数据x之间的核函数，用于计算样本之间的相似度，b表示偏置项，用于调整模型预测结果的阈值，S表示支持向量的集合，|S|表示S的大小；

s.t.

其中，N表示训练样本的数量，α_i表示对于每个训练样本，对应的拉格朗日乘子，y_i表示每个训练样本的标签，K(x_i,x)表示核函数，用于计算样本之间的相似度；

同时，需要满足约束条件，

5.如权利要求4所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，所述失效预测包括：

使用RBF核函数进行掺氢天然气管道失效预测，处理非线性问题；

所述RBF核函数表示为，

K(x_i,x)＝exp(-γ||x_i-x||²)

其中，x_i和x表示两个样本点，γ表示核函数的一个参数，用于控制径向基函数的衰减速度，|x_i-x|表示样本点，x_i和x之间的欧式距离用于调节样本之间的相似度。

6.如权利要求5所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，所述对模型进行调优包括：

将基础模型和知识迁移模型进行融合和优化，以提高预测的准确性和稳定性，在模型融合和优化时需要考虑掺氢天然气管道的特点和影响因素。

7.如权利要求6所述的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法，其特征在于，所述通过对预测结果进行评估包括：

利用优化后的模型对掺氢天然气管道的失效进行预测，并通过准确率这个评估指标对预测结果进行评估和优化，将一部分数据作为测试集，用来评估模型的预测准确率。