本文關鍵詞：基于ANFIS改進的大氣腐蝕環(huán)境缺失數(shù)據(jù)填補方法

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【摘要】：目的針對大氣腐蝕中重要環(huán)境數(shù)據(jù)缺失的復雜問題,提出一種相關因素(Relevance Factors)和自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)結(jié)合的方法(RF-ANFIS)對缺失數(shù)據(jù)進行填補。方法首先采用相關因素方法計算缺失數(shù)據(jù)和多項環(huán)境因素間的相關程度,篩選出相關系數(shù)較大的因子,然后應用ANFIS構(gòu)建缺失數(shù)據(jù)與所選環(huán)境因子的關系模型。最后以二氧化硫數(shù)據(jù)為具體對象,采用北京2015年的氣象數(shù)據(jù)對所建立的模型進行檢驗。結(jié)果經(jīng)過改進的RF-ANFIS模型在最優(yōu)情況下樣本均方誤差為0.696,在14個測試樣本中有13個相對誤差在20%以內(nèi),針對有限樣本的數(shù)據(jù)分析中更為適用。結(jié)論該方法有效提高了大氣腐蝕環(huán)境數(shù)據(jù)缺失的填補精度,對在數(shù)據(jù)缺失情況下預測大氣腐蝕速率具有重要意義。
【作者單位】： 北京科技大學自動化學院;北京科技大學新材料技術(shù)研究院;
【關鍵詞】： 大氣腐蝕 缺失數(shù)據(jù) 相關因素 ANFIS
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃項目(2014CB643300) 國家科技基礎性工作專項(2012FY113000)~~
【分類號】：TG172.3
【正文快照】： Received:2016-07-12;Revised:2016-08-12大氣腐蝕中缺失數(shù)據(jù)的填補是建模與應用中重要且具有一定難度的研究課題。根據(jù)ISO9223—2012標準,金屬大氣的腐蝕速率與環(huán)境中的二氧化硫濃度、氯化物濃度、溫度以及濕度四個因子息息相關,但這些腐蝕因子由于人為疏忽、信息獲取的滯后，

本文編號：1014414