【摘 要】
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通过动态质量损失法腐蚀试验获取样本数据,利用MATLAB的工具箱函数分别建立了稀土合金铸铁碱腐蚀深度的BP和RBF神经网络预测模型,并对两种网络模型的结构、预测精度和训练过
【机 构】
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包头职业技术学院人文与艺术设计系,
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通过动态质量损失法腐蚀试验获取样本数据,利用MATLAB的工具箱函数分别建立了稀土合金铸铁碱腐蚀深度的BP和RBF神经网络预测模型,并对两种网络模型的结构、预测精度和训练过程进行对比研究。结果表明,在样本集和训练条件下,BP和RBF神经网络的预测相对误差在10%以内,解决腐蚀时间、合金铸铁主要合金成分与腐蚀深度之间的非线性映射关系,可满足工程预测需要,为制碱工业的防腐蚀技术提供了新途径。但RBF神经网络的预测能力和泛化能力优于BP神经网络,且较BP神经网络具有迭代次数少、收敛速度快和网络结构简单等优势。
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