| 刊名 | 《现代化工》 | ||||
| 作者 | 柴智利 焦 龙 （西安石油大学 陕西西安 710065） | 英文名 | Modern Chemical Industry | 年，卷(期) | 2024年,第11期 |
| 主办单位 | 环宇科学出版社;华文国际出版社 | 刊号 | ISSN：2661-3670(P)/2661-3689(O) | DOI | |
鉴于管道腐蚀对于能源传输和工业生产的重要影响，及时、准确的腐蚀预测对于保障管道安 全至关重要。本研究通过卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）模型对碳钢管道腐蚀 速率进行预测，并通过建立 BP 神经网络（back propagation neural networks，BPNN），随机森林（random forest，RF）模型进行优选。建立的 CNN 模型决定系数为 0.9882，平均相对误差为 0.0003，均方根误 差为 0.0037。结果表明，CNN 模型预测精度最高，优于 BPNN 和 RF 模型。利用卷积神经网络模型 可实现对于碳钢管道腐蚀速率的有效预测。
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