油气储运
油氣儲運
유기저운
2004年
9期
56-58
,共3页
神经网络%输气管道%腐蚀%速度%预测
神經網絡%輸氣管道%腐蝕%速度%預測
신경망락%수기관도%부식%속도%예측
介绍了人工神经网络技术及其BP算法的网络模型.引入人工神经网络模型,对输气管道内腐蚀速度进行了预测,预测结果表明,人工神经网络预测的结果与管道内壁实际腐蚀速度接近,预测精度较高,尤其是在处理非线性数据方面,人工神经网络更优于目前普遍采用的逐步回归法.
介紹瞭人工神經網絡技術及其BP算法的網絡模型.引入人工神經網絡模型,對輸氣管道內腐蝕速度進行瞭預測,預測結果錶明,人工神經網絡預測的結果與管道內壁實際腐蝕速度接近,預測精度較高,尤其是在處理非線性數據方麵,人工神經網絡更優于目前普遍採用的逐步迴歸法.
개소료인공신경망락기술급기BP산법적망락모형.인입인공신경망락모형,대수기관도내부식속도진행료예측,예측결과표명,인공신경망락예측적결과여관도내벽실제부식속도접근,예측정도교고,우기시재처리비선성수거방면,인공신경망락경우우목전보편채용적축보회귀법.
