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申请/专利权人：西安石油大学
摘要：基于PSO‑BP粒子群算法优化BP神经网络神经网络的油气管道腐蚀速率预测方法，对油气管道腐蚀速率实验数据进行收集并分组划分为训练组与测试组；传统的BP网络预测精度较低，且容易陷入局部最优和出现过拟合的情况。针对这种情况，本发明采用粒子群算法对BP神经网络进行改进，得到优化后的PSO‑BP预测模型。为验证粒子群算法优化BP神经网络模型的优异性，对PSO‑BP模型与BP模型得到的腐蚀速率预测值和误差值进行对比，结果表明，PSO‑BP模型较BP神经网络模型更优，是一种高效的预测管道腐蚀速率方法，以其具有计算精度高、稳定性强、适应性广泛等优点，为油气管道腐蚀速率提供了新思路和新途径。
主权项：1.本权利要求所述的基于PSO-BP神经网络的油气管道腐蚀速率预测方法，其特征是预测结果更加理想，稳定性、准确性更好。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安石油大学 一种基于PSO-BP神经网络的海底管道腐蚀速率预测方法
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