摘 要

本文利用机器学习技术中的梯度迭代决策树 (GBDT)算法建立深海环境下金属腐蚀的数学模型。首先对支持向量机、人工神经网络和梯度迭代决策树算法进行了对比，最终选择了梯度迭代决策树算法模型作为本文的最终方案，并对所得模型进行了文字和图片的规则打印和GUI可视化。所得结果对于金属腐蚀系统研究具有重要的指导意义。

论文主要研究了深海环境下金属腐蚀的数学模型建模。

研究结果表明：梯度迭代决策树可以有效解决金属腐蚀数据集的小样本特征所带来的预测精度较低，容易出现过拟合，数据非线性等问题。

本文的特色：利用梯度迭代决策树算法建立金属腐蚀模型，并利用文字和图片进行模型规则打印。

关键词：梯度迭代决策树；可视化；金属腐蚀；

Abstract

In this paper, the Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) algorithm, which is machine learning technology, is used to establish the mathematical model of metal corrosion in deep sea environment. Firstly, the support vector machine and artificial neural network and gradient iterative decision tree algorithm are compared. Finally, the gradient iterative decision tree model is selected as the final solution of this paper, and the text and image rule printing and GUI visualization are carried out on the obtained model. The outcomes obtained have great significance for metal corrosion systems study. The paper mainly studies the mathematical model modeling of metal corrosion in deep sea environment.

The results show that the gradient iterative decision tree can effectively solve the problems of low prediction accuracy caused by small sample features of metal corrosion data sets, and it is prone to over-fitting and data nonlinearity.

The characteristics of this paper: the gradient corrosion iterative decision tree is used to establish the metal corrosion model, and the text and image are used to print the model rules.

Key words: gradient iterative decision tree; visualization; metal corrosion;

目 录

目 录 1

第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究目的和意义 2

1.2.1 研究目的 2

1.2.2 研究意义 2

1.2.3 国内外研究进展 2

1.3 研究主要内容 4

1.4 研究方法和技术路线 5

第2章 系统设计与分析 6

2.1 系统目标与需求 6

2.2 系统对比与确定 7

2.2.1 方案介绍 7

3.1.1 方案对比与分析 10

2.3 系统总体设计 11

第3章 CART回归树 13

3.1 CART回归树原理和算法 13

3.2 CART回归树建立 15

第4章 GBDT模型 16

4.1 GBDT模型原理和算法 16

4.1 GBDT模型建立 18

4.1 GBDT模型参数调整 18

第5章 模型规则解析和可视化 19

5.1 模型规则解析 19

5.2 模型可视化 25

第6章 模型测试和误差分析 28

6.1 模型测试 28

6.2 模型误差分析 28

第7章 总结与展望 30

6.1 总结 30

6.2 展望 30

参考文献 31

致谢 33

第1章 绪论

1.1 研究背景

21世纪，人们越来越多的关注与发展新资源、新环境，其中深海中的资源更是受到人们更加广和泛的注意和使用，选择在海洋环境甚至深海环境中建造的构筑物也越来越多。有了这个前提，再加上经济飞速成长和科学研究水平不断提升这一大环境的辅助，使我国在海洋开发方面孕育出蓬勃生机。但与之伴随的也是不同于陆地的水下甚至深海环境，使许多与实现在陆地的研究结果不能依旧实现在深海环境中。

本毕业设计所探讨的就是深海环境中的金属腐蚀模型建立。海水中拥有大量氯离子、盐类和其他金属离子，作用于深海的静水压力，同时还有金属材料，腐蚀周期，腐蚀地区的不同这些因素，使得建立深海环境中的金属腐蚀模型越发的困难，因此深海金属腐蚀获得了越来越多的关注。由上述的各种因素可知，深海腐蚀环境十分复杂。对于海洋环境中的金属来说，更是属于高腐蚀性。相对于我们比较熟悉的浅海域来说，深海环境的氧浓度、pH值、光照量、温度、流速都有一定差别。但这些因素却与深海金属腐蚀有非常大的联系。国内船舶重工集团有限公司在青岛的分部中的侯建等人^[1]在钻研了碳钢的腐蚀与海洋环境因素之间的联系和影响之后，得到的结论是海洋环境中的碳钢与低合金钢腐蚀速率与温度、盐度、pH值以及溶解氧含量等因素有非常大的关系。

人们应用于生活方方面面的金属材料是人们通过金属冶炼技术提取出的，但金属在自然环境中其实大多是以化合物的形式存在的。所以我们所使用的金属结构设施是出于高能量的相对不稳定态，有向稳定态发展的趋向，即金属和天然环境之间产生化学的反应，也称之为腐蚀。但在真实金属材料的使用过程中，这一现象也称之为金属退化。金属退化会对社会发展造成十分严重的危害，造成巨大经济损失。首先，腐蚀会直接缩短金属材料所制成的金属结构设施的使用寿命。经2014年统计，中国年经济损失中金属腐蚀所导致的为约2.1亿元，占约整年GDP的3.34%^[2]。2018年，世界腐蚀组织的主席韩恩厚说目前在每年全世界的GDP数据显示，因为腐蚀所失去的GDP比例约是4.3%，中国因为腐蚀所失去的GDP比例约是5%。使得全球不得不同意的结论是因为腐蚀所失去的GDP大于全部天然灾害所失去的GDP总数，并且因为腐蚀所带来的金属器械、金属结构以及设施的破坏，甚至导致重大事故的发生也越来越多。

因此，现在研究者们提出，深海情况金属腐蚀机制的掌握、金属材料使用寿命的延伸、金属器械正常运作的保障都是非常具有非常大的研究潜力的，更能促进经济的进步。