《表5 BP神经网络模型训练结果》

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《基于正交实验的水源井水腐蚀影响因素及腐蚀预测》

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BP神经网络方法作为一种最常用的神经网络方法，在管道腐蚀速率预测方面得到了广泛的应用[12-14]。BP神经网络主要由输入层、隐含层和输出层组成，每层之间由阈值连接。本文在设计网络结构时，采用1个隐含层的3层BP神经网络，输入层包括温度、压力、流速、CO2质量浓度、矿化度，输出层为腐蚀速率。利用表2中的16组正交实验数据，对BP神经网络模型进行模拟训练，训练结果见表5。