腐蚀科学与防护技术
腐蝕科學與防護技術
부식과학여방호기술
CORROSION SCIENCE AND PROTECTION TECHNOLOGY
2007年
3期
225-228
,共4页
神经网络%腐蚀%遗传算法
神經網絡%腐蝕%遺傳算法
신경망락%부식%유전산법
针对目前BP神经网络在实际应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,建立基于遗传算法的BP网络模型,同时用一个实例说明该模型在预测油管钢腐蚀速率中的应用,实践证明神经网络预测结果与实验值吻合较好.最后通过现场实验数据检验了该神经网络的泛化能力,表明其预测结果与现场实验结果相近.
針對目前BP神經網絡在實際應用中,網絡結構難以確定以及網絡極易陷入跼部解問題,用遺傳算法優化神經網絡的連接權和網絡結構,併在遺傳進化過程中採取保留最佳箇體的方法,建立基于遺傳算法的BP網絡模型,同時用一箇實例說明該模型在預測油管鋼腐蝕速率中的應用,實踐證明神經網絡預測結果與實驗值吻閤較好.最後通過現場實驗數據檢驗瞭該神經網絡的汎化能力,錶明其預測結果與現場實驗結果相近.
침대목전BP신경망락재실제응용중,망락결구난이학정이급망락겁역함입국부해문제,용유전산법우화신경망락적련접권화망락결구,병재유전진화과정중채취보류최가개체적방법,건립기우유전산법적BP망락모형,동시용일개실례설명해모형재예측유관강부식속솔중적응용,실천증명신경망락예측결과여실험치문합교호.최후통과현장실험수거검험료해신경망락적범화능력,표명기예측결과여현장실험결과상근.
