特定钢不同环境下的腐蚀速度预测极为复杂.应用灰色系统理论建立钢材腐蚀速度预测及腐蚀因素敏感性分析的GM(1,N)模型(Glay Model),突破了神经网络方法需要多个样本才能预测的局限.通过计算驱动系数来判断腐蚀因素对腐蚀速度的影响,并提出了选取关键因素进行GM(1,N)建模的方法,在保证精度的情况下,减少了计算量.2个实例分析结果证明,该模型能够准确预测钢材的腐蚀速度,并能正确地判断腐蚀因素对腐蚀速度影响的程度和极性,为钢材腐蚀速度的预测及腐蚀因素的敏感性分析提供了新方法.
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