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根据神经网络的学习特征和非线性特征,以土壤的理化性能和金属在土壤中的腐蚀时间作为网络输入,对网络进行训练,神经网络通过对腐蚀数据的学习掌握土壤腐蚀规律,从而对土壤腐蚀进行分析预测.该论文对应用神经网络研究土壤腐蚀的规律进行了研究,并采用三层B-P网络对土壤腐蚀加速试验进行了预测,网络结构采用8-10-1形式,即输入层8个结点,隐含层10个结点,输出层1个结点.以A3钢在土壤中2、8、24个月的腐蚀数据作为训练样本,以土壤pH、土壤含水量H<,2>O、Cl<->离子含量、土壤氧化还原电位、土壤电阻率等七个环境条件及腐蚀时间作为网络输入,对A3钢在土壤中9个月的腐蚀速度进行预测取得了比较好的结果.由此说明,利用神经网络研究土壤腐蚀具有应用价值.