常用材料腐蚀数据的三种预测方法对比研究

《常用材料腐蚀数据的三种预测方法对比研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、Oct.2001Vol.30NO.5灌葬蹄袭寒淇鹅释{常用材料腐蚀数据的三种预测方法对比研究韩遨庆，.李红澎，纪钢2(I.重庆大学自动化学院，重庆400044;2.重庆工学院信息系，重庆400050)[摘要]介绍了灰色系统、神经网络、回归方法等三种预侧模型。利用这三种预浏方法对常用材料的腐性数据进行拟合预浏，并对比分析三种方法拟合预浏的结果，为建立腐恤咨询专家系统提供依据。〔关键词」腐独;GM(1,1)模型;BP神经网络〔中图分类号]TG174.1〔文献标识码」A【文章编号]1001一3660(2001)05-0060一04ComparingS

2、tudyontheThreeForecastMethodsofErosionDataofGeneralMaterialHaleFeW-yiV'.uHongmei2，刀",82InstituteofAutomatization,2.Information[Abstract]Gray叮stem,neuralforecasttechniqueandtheresultsare[Keywords]Erosion;GM(1,1)model;BPnervenetwork0引言属于灰色系统范畴。1.1灰色预测方法材料大气腐蚀数据的预测在国防、材料科学、基础(1

3、)累加生成数建设等方面具有极其重大的意义。目前材料腐蚀数据灰色预测不直接采用原始试验数据建摸，而用累较多，如腐蚀深度、腐蚀速率、腐蚀失重等，但怎样用这加生成数[，]，即些数据来预测未来的腐蚀情形的研究较少。在文中，采用了灰色系统理论、人工神经网络三种方法来进行X(t)(k)=艺X(o)(i)(1)腐蚀数据预测，以寻求较好的腐蚀趋势预测方法，为腐式比蚀决策提供参考依据，为腐蚀评价提供相关信息。.XU)(k)—累加生成数据;K取1,2,⋯n，为等时距序列;1灰色系统预测模型X(o)(i)—试验原始数据。(2)均值生成数对累加生成数X(t)(k)作均

4、值生成灰色是指信息不完全、不充分，灰色系统是信息不完全、不充分的系统。材料的大气腐蚀正是各种因素Z(1)(k)二告[X(')(k)+X(t)*一‘，〕(2)对其影响的综合结果，而且大气中腐蚀是一种较缓慢L2灰色动态预测模型过程，为了预测未来材料的大气腐蚀态势，就需要建立GM(1，1)模型的微分方程式[Gl为:模型进行预测，而这个预测系统既包含已知信息，又含有未知的或不确切的信息的系统，材料在大气中必然+aX(l)(k)=b(3)要受腐蚀，其外延明确，但其过程复杂，而内涵不明确，【收稿日期」2001-06-13〔作者简介〕韩逢庆(1968一)，男

5、，重庆人，重庆工学院信息系讲师，博士研究生，研究方向:模式识别、神经网络、计算理论。万方数据2001年10月表面技术第30卷第5期其中a是动态发展系数，b是灰色作用系数。求解(3)r..式得.吕一Z(')(2).esB一Za)(3)XP(k，1)=IX(O)(1)一晋〕一+ab(4)一一....按最刁、二乘法解，求;={兮)=(BrB)一。TYN(5)L_Z(')(n)1、of由矩阵运算得式(5)的表达式为:其中，B和YN分别为:YN=EXco)(2)，二(0)(3)，⋯，X(O)(n)]全Za)(、)全X(O)(、)一(。一1)2Z(I)(*

6、).X(o)k二zk二2(6)a“(。一1)EZ(1)(k)2一(全Z(I)(k))2‘冬X(o)(、)息Za)(k)’一。冬Z(')“)。冬Z(')(‘)·X(o)kb=(7)(。一1)EZ(')(k)，一(2Z(1)(*))，1.3累减生成f1X>_0灰色模型实际是累加生成数模型，因此，必须将累’l0X<0加生成数据还原为累减生成数，即M-P模型是对生物神经元一个完整的数学描述。Y6'(k)曰xP(k)-XF(k一1)(8)利用神经网络模型对腐蚀特征的试验数据进行拟合和预测是一种比较新的方法。灰色系统模型只能处2神经网络预测模型理单因素一个

7、自变量的情形，需要的原始数据少，计算量也不大。而神经网络模型既能处理单因素又能处理人的大脑中存在着由巨量神经细胞(约100亿个)多因素，能较好地用于非线性函数逼近、模式分类、信结合而成的神经网络，正是大脑的神经网络系统构成号处理、最优化计算等领域，其缺点是需要大量的训练了大脑信息处理的主体，神经网络的活动决定了大脑数据。的功能。2.3BP网络模型2.1神经网络信息处理的基本特征有通常把多阶层误差逆传播神经网络简称为BP(1)分布存储与容错性;(BackPropagation)网络[(2l。典型的BP网络有三层，即:(2)并行处理性;输入层、隐含

8、层、输出层。输入层和隐含层之间、隐含(3)信息处理与存储的合二为一性;层和输出层之间都实行全互连。网络结构如图10(4)可塑性与自组织性;(5)层次性