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《科技创新与产业发展(A卷)——第七届沈阳科学学术年会暨浑南高新技术产业发展论坛文集》2010年
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改进BP神经网络在埋地金属管道腐蚀速率预测中的应用

陶翠翠  
【摘要】:预测埋地金属管道的腐蚀速率可排除故障隐患,最大限度地减少爆管事故发生。采用BP神经网络可建立腐蚀影响因素之间复杂的非线性关系,进而预测腐蚀速率。针对标准BP算法存在易陷入局部最小值和收敛速度慢等缺点,采用附加动量和自适应调节学习率的方法和L-M算法对BP神经网络进行改进,构建了优化的BP网络模型。改进BP算法不仅预测精度高,且收敛速度快,是腐蚀速率预测的有效工具。
【作者单位】:沈阳建筑大学市政与环境工程学院
【分类号】:U178

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