《表2 采用GRNN神经网络预测的结果及相对误差》

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《神经网络预测海洋环境下金属腐蚀速率的应用及研究》

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在上述数据中，选择18组数据进行训练，选择7组数据进行预测并与实际值进行比较，将每组数据的环境温度、含氧量、p H值、盐度及自腐蚀电位作为输入，其腐蚀速率作为输出，建立输入与输出间的映射关系。由于每个环境参数的量纲与其他参数均有不同，且数值范围也相差较大，所以在预测系统中需先将数据进行归一化处理。将上述数据及计算过程通过导入Matlab中编写计算代码进行计算，所得数据见表2。