基于迁移学习的油管腐蚀速率预测方法

本发明涉及油管腐蚀速率预测技术领域，公开了基于迁移学习的油管腐蚀速率预测方法，包括以下步骤：S1：收集多组不同环境下的油管的腐蚀数据作为源域数据集，收集多组相同环境下的油管的腐蚀数据作为目标域数据集；S2：通过源域数据集采用K折交叉验证预训练迁移学习模型，迁移学习模型学习到不同环境下油管腐蚀相关特征和油管腐蚀速率的关系；S3：通过目标域数据集采用逐级微调策略再次训练迁移学习模型，迁移学习模型学习到相同环境下油管腐蚀相关特征和油管腐蚀速率的关系；S4：将油管腐蚀相关的特征带到训练后的迁移学习模型中，迁移学习模型预测对应油管腐蚀速率。本发明能在小样本数据下对油管腐蚀速率高精度预测。