基于BP人工神经网络的管道外防腐涂层厚度预测

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通过对影响管道外防腐涂层厚度的因子进行分析,建立涂层厚度的人工神经网络预测模型。采用实测数据作为训练样本对网络进行训练,然后利用收敛的网络进行涂层厚度预测,其结果与实际测量值基本一致,充分说明利用神经网络预测外防腐涂层厚度是一种可行的方法。 By analyzing the factors that affect the thickness of anticorrosive coatings outside the pipeline, an artificial neural network prediction model of coating thickness was established. The measured data is used as the training sample to train the network, and then the predicted network thickness is used to predict the thickness of the coating. The result is in good agreement with the actual measured value, which fully shows that it is a feasible method to predict the thickness of the outer anticorrosive coating by neural network.
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