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用人工神经网络预测天然气管道内腐蚀速度
56
2004
*
( ) ( )
: , , 2004, 23( 9) 56~ 58
介绍了人工神经网络技术及其BP 算法的网络模型引入人工神经网络模型, 对输
气管道内腐蚀速度进 了预测, 预测结果表明, 人工神经网络预测的结果与管道内壁实际腐蚀速度
接近, 预测精度较高, 尤其是在处理非线性数据方面, 人工神经网络更优于目前普遍采用的逐步回
归法
神经网络 输气管道 腐蚀 速度 预测
一前言 三BP 算法的网络模型
1BP
, , BP ,
,
1 , ,
,
, ,
, , BP ,
4
(ANN)
二人工神经网络及预测方法 j
, :
net (p + 1,j ) = W (p , i ,j ) O ( p , j ) ( 1)
k k k
Yi = f ( netk ( p + 1, j ) - j ) ( 2)
f ( x ) = 1/ ( 1+ e ( - x / q) ) ( 3)
, x = net ( p + 1, j ) -
k j
, net k ( p + 1, j ) j ;
2
, k k ;
p ;
, Wk ( p , i, j ) p i
, p + 1 j
Hopfield , ;
3
( BP) , Ok (p , i ) p i
BP ;
* 510641, ; : ( 020)
23 9
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