GA-BP神经网络预测金属腐蚀速率

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以华南某地的土壤数据为基础对金属腐蚀进行研究。运用灰色关联度算法分析金属腐蚀速率与土壤中影响因素之间的关系,得到土壤的电阻率、氧化还原电位以及含水量是3个最主要的特征量。同时,针对目前常用的BP神经网络模型在计算时存在的一些局限性,应用遗传算法对其进行优化并利用改进后的模型对金属腐蚀速率进行预测。经计算,GA-BP神经网络相较于传统的BP网络,其模型的精度增加了3.13%,预测集的平均相对误差减少了3.22%。结果证明,建立的GA-BP神经网络预测模型是成功的。
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