文章标题：统计学习理论在预测注水管道腐蚀速率中的研究与应用

文章作者：王大勋¹, 刘洪¹, 陈耀礼², 赵坤², 唐洪俊¹, 赵金洲³
关 键 字：统计学习理论;注水管道;腐蚀速率;预测;支持向量机
文章摘要：支持向量机是在统计学习理论的基础上发展而来的一种新的模式识别方法，在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。文章针对注水管道中腐蚀速率和腐蚀影响因素之间复杂的映射关系，在注水管道腐蚀速率预测研究中引入基于统计学习理论的支持向量机算法，研究了胜利油田某实验区注水水质腐蚀的影响因素，并应用LibSVM软件建立了注水管道腐蚀速率预测模型，从而提供了一种注水管道腐蚀速率预测新方法。实际应用结果表明，用支持向量机算法进行注水管道腐蚀速率的预测在样本有限的情况下具有明显的优势。