神经网络预测海洋环境下金属腐蚀速率的应用及研究

作     者：马良涛 董海防 朱刚 李进 MA Liang- tao, DONG Hal- fang, ZHU Gang, LI Jin

作者机构：武汉第二船舶设计研究所湖北武汉430000 

出 版 物：《材料保护》 (Materials Protection)

年 卷 期：2018年第51卷第9期

页      码：35-39页

摘      要：在传统神经网络(BP)模型的基础上,利用广义回归神经网络(GRNN)对处于海洋环境下的金属腐蚀速率进行了预测,将环境温度、含氧量、pH值、盐度及电位作为输入,其腐蚀速率作为输出,并与实际腐蚀速率进行比较。结果表明:采用GRNN预测时,选取默认扩展速度值,其预测平均误差为5.72%,高于采用BP神经网络预测时的6.56%,采用交叉验证方法选取最优扩展速度值,最优扩展速度值下其预测的平均误差为2.38%,说明采用GRNN对海洋环境下的金属材料腐蚀速率进行预测在技术上可行,并具有较高的预测精度,对全面了解海洋金属结构物的运行状态及腐蚀情况有重要意义。

主 题 词：广义回归神经网络 BP 金属腐蚀速率 最优扩展速度 预测 交叉验证 

学科分类：080503[080503] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 

核心收录：

D　O　I：10.16577/j.cnki.42-1215/tb.2018.09.008

馆 藏 号：203385027...