基于集成學(xué)習(xí)及電阻層析成像的兩相流流型辨識
動(dòng)力工程學(xué)報(bào)
頁數(shù): 8 2023-09-15
摘要: 為了更準(zhǔn)確、快速地辨識兩相流的流型,提出一種使用集成學(xué)習(xí)進(jìn)行流型辨識的方法。采用電阻層析成像系統(tǒng)采集垂直管道氣液兩相流的4種流型數(shù)據(jù)。首先,通過選取一定數(shù)量的幀數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行幀數(shù)均值化,以多分類回歸樹(CART)為弱分類器構(gòu)建極限梯度提升(XGBoost)算法,以特征增益為指標(biāo)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練并經(jīng)特征選擇實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維;然后,將5個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)模型與AdaBoost算法相結(jié)合,...