PCA-ANN在典型航空材料铝合金腐蚀数据预测中的应用 |
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引用本文: | 邓俊豪,陈荻云,张博,刘丽红,王荣祥,龚雨荷.PCA-ANN在典型航空材料铝合金腐蚀数据预测中的应用[J].环境技术,2023(5):97-103+126. |
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作者姓名: | 邓俊豪 陈荻云 张博 刘丽红 王荣祥 龚雨荷 |
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作者单位: | 工业和信息化部电子第五研究所 |
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摘 要: | 针对航空装备在热带海洋大气环境下服役时对金属材料大气腐蚀预测的需求,提出了主成分分析法(PCA)优化的BP神经网络(BPNN)和广义回归神经网络(GRNN)模拟热带海洋大气腐蚀预测模型。研究结果表明,PCA可以很好地对原始数据的进行特征提取,降低样本集的维度。PCA-BPNN和PCA-GRNN模型的拟合优度与预测精度没有明显的相关关系。与PCA-BPNN相比,PCA-GRNN的预测精度高、稳定性更好,这为模拟热带海洋大气腐蚀研究提供了新思路,具有较好的借鉴意义。
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关 键 词: | BP神经网络 广义回归神经网络 主成分分析 铝合金 模拟热带海洋大气环境 |
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