《表3 腐蚀率实测结果与预测结果对比》

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《改进PSO-BP算法在钢筋腐蚀监测中的应用研究》

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测试集样本规模为12，三种神经网络测试结果对比见图7～图9，误差结果见表3。三种神经网络测试结果中的Y输出、预测和期望输出均为混凝土内部钢筋腐蚀率的值（归一化后的值），结合图7～图9和表3可以看出，从BP到PSO-BP再到改进PSO-BP算法，预测输出值与期望输出值的重合度逐步提高，准确率也逐渐提高。