PCA-ANN在典型航空材料铝合金腐蚀数据预测中的应用
日期:2023.09.04 点击数:3
【类型】期刊
【刊名】环境技术
【关键词】 主成分分析,BP神经网络,模拟热带海洋大气环境,广义回归神经网络,铝合金
【摘要】针对航空装备在热带海洋大气环境下服役时对金属材料大气腐蚀预测的需求,提出了主成分分析法(PCA)优化的BP神经网络(BPNN)和广义回归神经网络(GRNN)模拟热带海洋大气腐蚀预测模型。研究结果表明,PCA可以很好地对原始数据的进行特征提取,降低样本集的维度。PCA-BPNN和PCA-GRNN模型的拟合优度与预测精度没有明显的相关关系。与PCA-BPNN相比,PCA-GRNN的预测精度高、稳定性更好,这为模拟热带海洋大气腐蚀研究提供了新思路,具有较好的借鉴意义。
【年份】2023
【作者单位】工业和信息化部电子第五研究所;
【期号】05
【页码】97-103+126
相关文章
- 1、基于PCA-BP的飞机爬升段油耗分析模型 作者:胡小娜, 年份:2018
- 2、基于PCA-BP的航空发动机大修周期预测方法 作者:符式峰,贾晓亮,安磊,常笑, 年份:2022
- 3、基于机器学习的航空公司客户价值自动识别模型研究 作者:覃玉冰 年份:2019
- 4、航空铝合金的百年进化 作者:李红萍, 年份:2023
- 5、基于GA-GRNN-GA的飞机发动机风扇叶片清洗参数优化 作者:董慧芬,代玉行,王渗, 年份:2020
- 6、基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型 作者:皮骏,马圣,张奇奇,王力平,崔东泽, 年份:2019