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

被引：13

作者：

商杰 ^{[1
]}

朱战立 ^{[2
]}

机构：

[1] 安徽工贸职业技术学院计算机系

[2] 西安石油大学计算机学院

来源：

腐蚀科学与防护技术 | 2007年 / 03期

关键词：

神经网络; 腐蚀; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TG174.1 [防蚀理论];

学科分类号：

090303 [农业农村环境保护与治理（农业环境保护）];

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.

引用

页码：225 / 228

页数：4

共 7 条

[1]

BP神经网络-灰色系统联合模型预测软基沉降量 [J].