基于BP和RBF神经网络的稀土合金铸铁腐蚀深度预测

作     者：王玉荣 乌日根 WANG Yurong;WU Rigen

作者机构：包头职业技术学院人文与艺术设计系内蒙古包头014030 

基　　金：内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZC14386) 

出 版 物：《热加工工艺》 (Hot Working Technology)

年 卷 期：2014年第43卷第22期

页      码：65-67,73页

摘      要：通过动态质量损失法腐蚀试验获取样本数据,利用MATLAB的工具箱函数分别建立了稀土合金铸铁碱腐蚀深度的BP和RBF神经网络预测模型,并对两种网络模型的结构、预测精度和训练过程进行对比研究。结果表明,在样本集和训练条件下,BP和RBF神经网络的预测相对误差在10%以内,解决腐蚀时间、合金铸铁主要合金成分与腐蚀深度之间的非线性映射关系,可满足工程预测需要,为制碱工业的防腐蚀技术提供了新途径。但RBF神经网络的预测能力和泛化能力优于BP神经网络,且较BP神经网络具有迭代次数少、收敛速度快和网络结构简单等优势。

主 题 词：BP网络 RBF网络 稀土 腐蚀深度 预测 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 080502[080502] 0805[工学-能源动力学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.14158/j.cnki.1001-3814.2014.22.019

馆 藏 号：203105869...