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基于循环神经网络的腐蚀速率预测
被引量:
1
1
作者
姜海生
努尔夏提·奴尔东
刘军衡
《腐蚀与防护》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期78-80,共3页
采用循环神经网络(RNN)对腐蚀探针的监测数据(90%)进行训练,建立了管道腐蚀速率预测模型,并利用剩余的10%监测数据对模型的有效性进行了验证。结果表明:基于RNN建立的腐蚀速率预测模型能准确地预测出管道的腐蚀速率,预测值与监测数据的...
采用循环神经网络(RNN)对腐蚀探针的监测数据(90%)进行训练,建立了管道腐蚀速率预测模型,并利用剩余的10%监测数据对模型的有效性进行了验证。结果表明:基于RNN建立的腐蚀速率预测模型能准确地预测出管道的腐蚀速率,预测值与监测数据的均方误差为0.008%,该方法可以为管道的腐蚀监测提供预警信息。
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关键词
腐蚀速率预测
循环神经网络(RNN)
腐蚀预警
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职称材料
题名
基于循环神经网络的腐蚀速率预测
被引量:
1
1
作者
姜海生
努尔夏提·奴尔东
刘军衡
机构
国家能源集团煤焦化有限公司西来峰分公司焦油厂
北京化工大学
出处
《腐蚀与防护》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期78-80,共3页
文摘
采用循环神经网络(RNN)对腐蚀探针的监测数据(90%)进行训练,建立了管道腐蚀速率预测模型,并利用剩余的10%监测数据对模型的有效性进行了验证。结果表明:基于RNN建立的腐蚀速率预测模型能准确地预测出管道的腐蚀速率,预测值与监测数据的均方误差为0.008%,该方法可以为管道的腐蚀监测提供预警信息。
关键词
腐蚀速率预测
循环神经网络(RNN)
腐蚀预警
Keywords
corrosion rate prediction
recurrent neural network(RNN)
corrosion warning
分类号
TG179 [金属学及工艺—金属表面处理]
TE988 [石油与天然气工程—石油机械设备]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于循环神经网络的腐蚀速率预测
姜海生
努尔夏提·奴尔东
刘军衡
《腐蚀与防护》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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