顾 敏，朱越平，郑堉鑫，张新超

（1. 江苏科技大学 生物与化学工程学院，江苏 镇江 212000； 2. 广东石油化工学院 环境与生物工程学院，广东 茂名 525000）

BP神经网络在炼油污水回用于循环水系统中腐蚀率的预测

顾 敏1,2，朱越平2，郑堉鑫2，张新超2

（1. 江苏科技大学 生物与化学工程学院，江苏 镇江 212000； 2. 广东石油化工学院 环境与生物工程学院，广东 茂名 525000）

介绍了BP神经网络的构造及基本原理，阐述了利用MATLAB的GUI建立BP模型的方法和步骤，并将其应用于炼油污水回用于循环冷却水系统腐蚀率的预测，建立一个以电导率和pH为输入向量、腐蚀率为输出向量的BP神经网络预测模型。结果表明，采用GUI建立的三层结构的BP神经网络模型，对炼油污水循环冷却水系统的腐蚀率的预测具有较高的预测精度。说明人工神经网络在循环水腐蚀预测中的应用是可行的，具有一定的应用价值。

BP神经网络；图形用户界面；循环水腐蚀；腐蚀率预测

人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种应用类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型，即以人工神经元为节点，用有向加权弧连接起来的有向图，是神经科学、数学、统计学及计算机科学等众多学科相结合的产物[1]。可以对未知映射关系的数据进行大规模非线性适应性信息处理[2]，是一种新型的黑箱方法，已在通信、医学、经济、控制、化工、交通、心理学等领域得到广泛应用，表现出良好的智能特性[3]。目前，人工神经网络中应用最多的是BP（Back Propagation）神经网络。BP神经网络是由D.E.Rumelhart和J.L.McClelland于1986年提出的一种利用误差反向传播算法训练的含隐含层的多层前馈网络。……