| 基于粗糙集和BP神经网络的石化管道外腐蚀程度预测应用 |
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| 引用本文： | 王金秋,李为相,朱承飞.基于粗糙集和BP神经网络的石化管道外腐蚀程度预测应用[J].应用声学,2015,23(1):266-268, 272. |
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| 作者姓名： | 王金秋 李为相 朱承飞 |
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| 作者单位： | 南京工业大学自动化与电气工程学院,南京工业大学自动化与电气工程学院,南京工业大学材料与工程学院 |
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| 摘 要： | 研究管道外腐蚀程度预测问题。传统预测方法有专家评分系统等,而造成管道腐蚀的原因众多,专家对各个因素的偏好不一样,因此这类方法个人主观因素较强,预测的结果不够客观、准确。为了克服个人主观影响,提高预测精度,提出粗糙集理论-BP神经网络预测模型。该预测模型首先利用粗糙集理论消除管道腐蚀影响因素中的冗余因素,然后利用BP神经网络依据处理后的数据进行学习建模,并测试。仿真结果表明了该模型简洁性、快速性和有效性。
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| 关 键 词： | 粗糙集 BP神经网络 管道腐蚀 预测 |
| 收稿时间： | 6/9/2014 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 1/7/2015 12:00:00 AM |
Application on Petrochemical Pipeline Outside Corrosion Prediction Based on RS and BPNN |
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| Wang Jinqiu,Li Weixiang and Zhu Chengfei.Application on Petrochemical Pipeline Outside Corrosion Prediction Based on RS and BPNN[J].Applied Acoustics,2015,23(1):266-268, 272. |
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| Authors: | Wang Jinqiu Li Weixiang and Zhu Chengfei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Rough set BP Neural network Pipeline Corrosion Prediction |
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