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An improved deep forest model for forecast the outdoor atmospheric corrosion rate of low-alloy steels

Journal of Materials Science & Technology 2020年第14期47卷 202-210页

作者： Yuanjie Zhi Tao Yang Dongmei Fu School of Automation and Electrical Engineering University of Science and Technology BeijingBeijing100083China Beijing Engineering Research Center of Industrial Spectrum Imaging University of Science and Technology BeijingBeijing 100083China

The paper proposes a new deep structure model,called Densely Connected Cascade forest-Weighted K Nearest Neighbors(DCCF-WKNNs),to implement the corrosion data modelling and corrosion ***,we collect 409 outdoor atmospheric corrosion samples of low-alloy steels as experiment ***,we give the proposed methods process,including random forests-K nearest neighbors(RF-WKNNs)and ***,we use the collected datasets to verify the performance of the proposed *** results show that compared with commonly used and advanced machine-learning algorithms such as artificial neural network(ANN),support vector regression(SVR),random forests(RF),and cascade forests(cforest),the proposed method can obtain the best prediction *** addition,the method can predict the corrosion rates with variations of any one single environmental variable,like pH,temperature,relative humidity,SO2,rainfall or Cl-.By this way,the threshold of each variable,upon which the corrosion rate may have a large change,can be further obtained.

关键词： Random forests deep forest model Low-alloy steels Outdoor atmospheric corrosion Prediction and data-mining

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