基于RBF-BP神经网络的管道腐蚀类型预测

摘要

基于BP神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小点的不足,提出了RBF-BP组合神经网络的新预测方法,以优化网络权值和阀值的计算,同时确定了相应的计算方法.将RBF-BP神经网络应用到管道腐蚀类型的预测中,既有BP网络较好的泛化能力,又具备RBF网络较快的逼近速度.计算表明,给予该组合网络更少的迭代次数和时间,输出结果精度更高,RBF-BP神经网络在预测管道腐蚀类型中有很好的实用价值.