【摘 要】
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利用人工神经网络的自适应、自组织学习能力,通过对训练样本集的学习,预测了注水管道的腐蚀速率.通过实例,采用4种不同的预测腐蚀速率的方法,即采用传统的预测腐蚀速率的CVDA
【机 构】
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西南石油学院,西南油气田分公司南充炼油化工总厂
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利用人工神经网络的自适应、自组织学习能力,通过对训练样本集的学习,预测了注水管道的腐蚀速率.通过实例,采用4种不同的预测腐蚀速率的方法,即采用传统的预测腐蚀速率的CVDA-84规范、传统的BP神经网络、改进的Rumelhart和MBP神经网络计算注水管道的腐蚀速率.CVDA-84规范偏保守,采用BP以及改进的BP神经网络预测的腐蚀速率和观测值基本一致.但采用BP人工神经网络预测时,迭代次数比CVDA大得多,采用改进的Rumelhart和MBP神经网络能有效地提高预测速度,改善网络的收敛性,并且使预测精度有
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