10.3969/j.issn.1000-3932.2018.01.012
基于改进的T-S模糊神经网络循环冷却水腐蚀预测
在数据挖掘的理论上,使用主成分分析对样本数据进行降维和预处理,然后以工业循环水的腐蚀速率为研究对象,建立基于改进的T-S模糊神经网络的腐蚀速率预测模型.应用于某石化实际生产数据,进行模型验证,并将该模型与BP神经网络模型进行比较,仿真结果证实了改进T-S模糊神经网络模型的有效性和优越性.
改进的T-S模糊神经网络、工业循环水、腐蚀预测、主成分分析、遗传算法、模型优化
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TH865
2018-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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