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基于RBF-BP神经网络的管道腐蚀类型预测

来源 :2015年非开挖技术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：deansam

【摘 要】

：

基于BP神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小点的不足,提出了RBF-BP组合神经网络的新预测方法,以优化网络权值和阀值的计算,同时确定了相应的计算方法.将RBF-BP神经网络应用到管道腐蚀类型的预测中,既有BP网络较好的泛化能力,又具备RBF网络较快的逼近速度.计算表明,给予该组合网络更少的迭代次数和时间,输出结果精度更高,RBF-BP神经网络在预测管道腐蚀类型中有很好的实用价值.

【作 者】

：

陈婷 李列平 王艳丽 

【机 构】

：

中国地质大学(武汉)工程学院,湖北武汉,430074

【出 处】

：

2015年非开挖技术会议

【发表日期】

：

2015年4期

【关键词】

：

管道工程 腐蚀类型 预测方法 神经网络 

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基于BP神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小点的不足,提出了RBF-BP组合神经网络的新预测方法,以优化网络权值和阀值的计算,同时确定了相应的计算方法.将RBF-BP神经网络应用到管道腐蚀类型的预测中,既有BP网络较好的泛化能力,又具备RBF网络较快的逼近速度.计算表明,给予该组合网络更少的迭代次数和时间,输出结果精度更高,RBF-BP神经网络在预测管道腐蚀类型中有很好的实用价值.

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