基于改进麻雀搜索算法优化支持向量机的管道周边事件模式识别方法

本发明涉及基于改进麻雀搜索算法优化支持向量机的管道周边事件模式识别方法，解决现有管道监测识别模型存在的容易陷入局部最优、收敛速度相对慢，导致管道监测的工作效率和预测精度降低的问题。该方法首先获取分布式光纤振动传感系统采集的管道周边振动数据，预处理后进行特征提取得到特征向量，并且将特征向量划分为训练集和测试集，将训练集作为输入，采用改进麻雀搜索算法寻找支持向量机模型的惩罚因子和核参数的最优值，得到ISSA‑SVM识别分类模型，并利用测试集对ISSA‑SVM识别分类模型进行测试。本发明基于改进麻雀搜索算法优化支持向量机，能准确识别不同类型的振动事件，实时性强，精确度高，大大提高了管道监测效率。