摘要
本发明公开了一种基于人工智能算法的管道剩余强度预测方法及系统,构建CNN‑BiLSTM‑Adaboost模型,所述CNN‑BiLSTM‑Adaboost模型包括根据腐蚀管道的参数数据提取腐蚀管道特征的CNN特征提取模块、利用双向LSTM传播机制获得腐蚀管道特征时间序列的BiLSTM时间序列模块、用于迭代过程中调整样本权重生成一个强预测器的Adaboost优化模块;预测时,通过训练好的CNN‑BiLSTM‑Adaboost模型进行管道剩余强度的预测。本发明不仅预测精度高,而且适应性广泛。
技术关键词
Adaboost模型
剩余强度预测方法
人工智能算法
特征提取模块
弱分类器
管道
记忆单元
序列
样本
参数
预测系统
数据
训练集
矩阵
状态更新
机制
误差