典型文献
基于数据驱动的海水环境中3C钢腐蚀速率的预测
文献摘要：
为了快速、准确地预测3C钢的腐蚀速率,利用文献中的数据建立了基于高斯核函数的支持向量回归(RBF-SVR)模型和基于3种模型的组合模型.通过基于SVR的遗传算法、前进算法和后退算法分别对数据集进行降维,SVR的留一法交叉验证与网格搜索对超参进行调优,建立了预测3C钢腐蚀速率的RBF-SVR模型.将RBF-SVR模型与文献中基于遗传算法的反向传输神经网络(GA-BPNN)模型和四层反向传输神经网络(BPNN)模型综合为一个组合模型,研究结果表明该组合模型具有更高的预测精度和泛化能力.
文献关键词：
3C钢;腐蚀速率;支持向量回归;预测模型;海水环境
中图分类号：
作者姓名：
翟秀云;陈明通
作者机构：
攀枝花学院公共实验中心,四川 攀枝花 617000
文献出处：
引用格式：
[1]翟秀云;陈明通-.基于数据驱动的海水环境中3C钢腐蚀速率的预测)[J].材料保护,2022(10):50-55
A类：
B类：
海水环境,3C,腐蚀速率,高斯核函数,支持向量回归,RBF,SVR,组合模型,后退,留一法交叉验证,网格搜索,调优,GA,BPNN,四层,型综合,一个组,该组,泛化能力
AB值：
0.317787
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