【摘 要】
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选取磷化液温度、磷化液游离酸度和磷化时间作为输入参数,耐点蚀时间作为输出参数,引入广义回归神经网络(GRNN)建立磷化膜耐蚀性预测模型,并分别采用果蝇优化算法(FOA)、粒子群优化算法(PSO)对平滑因子寻优进而优化预测模型.使用18组训练样本对优化后模型进行训练,9组检验样本用于优化后模型的预测准确度评价.结果表明:PSO-GRNN模型的预测值非常接近真实值,预测相对误差在[0.001,1.778]区间内,均方根误差最低、为0.682.与常规BPNN模型和FOA-GRNN模型相比,PSO-GRNN模型的
【机 构】
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河北建材职业技术学院,河北秦皇岛066004;东北大学秦皇岛分校,河北秦皇岛066004
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选取磷化液温度、磷化液游离酸度和磷化时间作为输入参数,耐点蚀时间作为输出参数,引入广义回归神经网络(GRNN)建立磷化膜耐蚀性预测模型,并分别采用果蝇优化算法(FOA)、粒子群优化算法(PSO)对平滑因子寻优进而优化预测模型.使用18组训练样本对优化后模型进行训练,9组检验样本用于优化后模型的预测准确度评价.结果表明:PSO-GRNN模型的预测值非常接近真实值,预测相对误差在[0.001,1.778]区间内,均方根误差最低、为0.682.与常规BPNN模型和FOA-GRNN模型相比,PSO-GRNN模型的预测准确度较高,对磷化膜耐蚀性预测效果良好.
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