基于SMOTE-GWO-SVM模型的储罐底板腐蚀声发射检测智能评价

基于SMOTE-GWO-SVM模型的储罐底板腐蚀声发射检测智能评价
摘要：将储罐宏观特征和声发射特征相结合,以“可能的腐蚀状况”为导向对储罐宏观数据进行处理。同时针对储罐声发射判级数据样本数量少、分布不平衡的情况,采用合成少数类过采样技术(SMOTE)和灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的模型进行储罐的安全状态等级智能预测。结果表明该模型能有效提高小样本、不平衡数据识别的准确率和可靠性。

标题：基于SMOTE-GWO-SVM模型的储罐底板腐蚀声发射检测智能评价

作者：李伟,薛永强,贾鑫,刘祥彪,徐海丰,

关键词：声发射,储罐底板腐蚀,SMOTE,GWO-SVM,智能评价,

发表日期：2023年1月

2025-1-19 15:04 上传 基于SMOTE-GWO-SVM模型的储罐底板腐蚀声发射检测智能评价.pdf

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