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

摘要：

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.

关键词：神经网络、腐蚀、遗传算法

所属期刊栏目：19

分类号：TG174.1(金属学与热处理)

在线出版日期：2007-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：225-228