| BP神经元网络在炼油厂低温腐蚀预测模型上的应用 |
| 赵林; 李博文; 郑丽群; 杨富淋; 宋以常; 付伟
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| 2013-01-15
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| 发表期刊 | 石油化工设备技术
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| 期号 | 1页码:59-62+1 |
| 摘要 | 将神经元网络建模应用于炼油厂腐蚀速率预测,整理分析现场数据,对神经元网络模型进行训练,建立了低温腐蚀速率预测模型。采用改进的Levenberg-Marquardt算法训练模型,较传统的梯度下降法可以更好地完成算法收敛。神经元网络建模后,可以将现有的腐蚀数据涵盖在腐蚀模型中,便于腐蚀数据的管理和查询,同时对现场参数变化影响腐蚀速率的情况起到了预测作用。预测结果与实际值之间的平均方差为0.013 2,可以满足现场需要。 |
| 部门归属 | 中国科学院金属研究所
; 中国石油化工股份有限公司北京燕山分公司
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| 关键词 | 神经元网络
Levenberg-marquardt算法
腐蚀速率
现场数据
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| 语种 | 中文
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| 文献类型 | 期刊论文
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| 条目标识符 | http://ir.imr.ac.cn/handle/321006/71762
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| 专题 | 中国科学院金属研究所
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
赵林,李博文,郑丽群,等. BP神经元网络在炼油厂低温腐蚀预测模型上的应用[J]. 石油化工设备技术,2013(1):59-62+1.
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| APA |
赵林,李博文,郑丽群,杨富淋,宋以常,&付伟.(2013).BP神经元网络在炼油厂低温腐蚀预测模型上的应用.石油化工设备技术(1),59-62+1.
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| MLA |
赵林,et al."BP神经元网络在炼油厂低温腐蚀预测模型上的应用".石油化工设备技术 .1(2013):59-62+1.
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