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贝叶斯网络在储罐底板腐蚀状况预测的应用研究

张颖 , 陈荣刚 , 戴光 , 王晓鹏 , 董立敏

兵器材料科学与工程 doi:10.3969/j.issn.1004-244X.2011.01.015

根据领域专家经验,利用与储罐底板腐蚀相关的外部表征因素,采用随机重启爬山算法等5种启发式算法构建储罐底板腐蚀状况贝叶斯网络智能评价模型.将模型预测结果与声发射在线检测结果对比,随机重启爬山算法构建的网络模型预测能力优于其他4种算法的网络结构,平均准确率为92%.预测结果表明,该预测模型能够解决储罐底板腐蚀状况的预测问题,具有一定的工程应用价值.

关键词: 贝叶斯网络 , 外部表征因素 , 储罐底板腐蚀 , 声发射在线检测

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