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基于PSO-RBFNN的3C钢在海水环境中的腐蚀速率预测

翟秀云

腐蚀与防护

为了建立有效预测3C钢在海水环境中的腐蚀速率模型，提出了一种基于粒子群优化（PSO）的径向基神经网络（RBFNN）方法，通过设计特殊的适应度函数，采用PSO优化算法同时实现对RBFNN模型参数（中心值、扩展系数、权值）的调整和径向基函数（隐含层节点）个数的优选。因此，所提出的PSO-RBFNN方法能够以较高的精度和速度自适应地构建预测模型，通过试验数据测试表明，该模型具有良好的预测精度和自学习能力。

关键词: 海水腐蚀 , 径向基神经网络 , 粒子群优化 , 预测模型