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以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高(9.0%)外,σb,δ,r和n值均<5.0%,且比多线性回归方法精度高

分别运用腐蚀速率与暴露时间关系的指数模型(D=ATn,D=ATBeC/T)灰色系统\的GM(1,1)模型和环境综合因子模型预测碳钢和低合金钢的大气腐蚀率,并与挂片暴露试验结果进行比较.结果表明,相同材料在不同的大气环境下有着不同的腐蚀规律,碳钢和低合金钢的大气腐蚀预测可选择不同的预测模型

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