不同神经网络在橡胶配方性能预测中的应用研究

• 作者: 张杰 曾宪奎 李营如 高远昊 黄年昌
• 来源期刊: 合成材料老化与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 橡胶性能 预测 应用
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TQ333.4
• 字数: 1740字
• 语种: 中文

摘要

选取EPDM配方中的物料的用量作为输入,以硫化胶的基本性能作为输出,通过正交实验取得的16组实验数据作为样本数据,并以其中1~13组数据为训练集,14~16组数据为测试集,建立四种人工神经网络预测模型.通过对比不同模型预测的均方误差、最大误差、最小误差和平均误差来判断神经网络的表现.结果表明:BP神经网络表现最好,对拉伸强度、拉断伸长率和撕裂强度的预测精度都较高,其次是EL-MAN和RBF神经网络,对拉断伸长率和撕裂强度有很高的预测精度,而GRNN神经网络容易发生过拟合,不适用于胶料配方性能的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾宪奎	青岛科技大学机电工程学院	39	115	6.0	8.0
2	张杰	青岛科技大学机电工程学院	14	14	3.0	3.0
3	高远昊	青岛科技大学机电工程学院	6	11	2.0	3.0
4	黄年昌	青岛科技大学机电工程学院	5	4	1.0	2.0
5	李营如	青岛科技大学机电工程学院	5	4	1.0	2.0