10.3969/j.issn.1002-6495.2007.03.020
基于遗传算法的神经网络在预测油管钢腐蚀速率中的应用
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.
神经网络、腐蚀、遗传算法
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TG174.1(金属学与热处理)
2007-07-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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