基于Sine-SSA-BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的腐蝕速率預測研究

摘要： 海洋工程用鋼廣泛應用于海洋資源開發(fā);然而,在海洋環(huán)境中,由于海洋環(huán)境復雜,鋼的腐蝕速度大幅加快。為了評估其使用壽命,需要準確地預測鋼的腐蝕速率。掛片實驗法費時費力,經(jīng)驗模型預測雖然可以快速預測,但因海洋中影響腐蝕的因素較多,準確度較差。本文介紹了一種機器學習方法,即反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡金屬腐蝕速率預測模型。本研究創(chuàng)新性地將Sine混沌映射與麻雀搜索優(yōu)化算法(SSA)引入腐蝕... （共12頁）