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

基于ANFIS改進的大氣腐蝕環(huán)境缺失數(shù)據(jù)填補方法標(biāo)題：基于ANFIS改進的大氣腐蝕環(huán)境缺失數(shù)據(jù)填補方法摘要：大氣腐蝕嚴(yán)重影響了各種工程結(jié)構(gòu)和設(shè)備的性能和壽命。然而，在進行大氣腐蝕環(huán)境研究時，經(jīng)常會遇到缺失數(shù)據(jù)的情況，這給數(shù)據(jù)分析和建模帶來了困難。本文提出了一種基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）的改進方法來填補大氣腐蝕環(huán)境中的缺失數(shù)據(jù)。通過對缺失數(shù)據(jù)進行模糊推理并結(jié)合自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，可以準(zhǔn)確地預(yù)測和填補缺失數(shù)據(jù)。1.引言大氣腐蝕是指材料和設(shè)備在暴露于大氣環(huán)境中受到化學(xué)和電化學(xué)反應(yīng)而腐蝕的過程。大氣腐蝕是一種普遍存在的問題，尤其對于工程結(jié)構(gòu)和設(shè)備的性能和壽命有著重要的影響。大氣腐蝕環(huán)境的研究通常需要對各種參數(shù)進行監(jiān)測和分析，然而，實際中常常會遇到數(shù)據(jù)缺失的情況，這導(dǎo)致了對大氣腐蝕環(huán)境的建模和分析工作的困難。2.ANFIS及其在數(shù)據(jù)填補中的應(yīng)用ANFIS是一種基于模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，它具有模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，可以適應(yīng)不確定性和非線性的環(huán)境。在數(shù)據(jù)填補中，ANFIS可以通過學(xué)習(xí)已有的數(shù)據(jù)來預(yù)測缺失的數(shù)據(jù)，并填補到原數(shù)據(jù)集中。3.基于ANFIS的缺失數(shù)據(jù)填補方法改進為了提高缺失數(shù)據(jù)的填補準(zhǔn)確性，本文提出了一種基于ANFIS的改進方法。具體步驟如下：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對于原始數(shù)據(jù)集，首先對缺失數(shù)據(jù)進行處理，包括刪除缺失數(shù)據(jù)、采用均值、中值或最近鄰插補法補全數(shù)據(jù)等方式，將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為可用于訓(xùn)練和測試的格式。（2）建立ANFIS模型：將已有的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，利用訓(xùn)練集對ANFIS模型進行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，得到模型的參數(shù)。（3）缺失數(shù)據(jù)填補：對于測試集中的缺失數(shù)據(jù)，利用訓(xùn)練好的ANFIS模型進行預(yù)測，并將預(yù)測結(jié)果填補到原數(shù)據(jù)集中。（4）模型評估：利用填補后的數(shù)據(jù)集對ANFIS模型進行評估，考察模型的擬合程度和填補效果。4.實驗與結(jié)果分析本文利用實際采集的大氣腐蝕環(huán)境數(shù)據(jù)集進行實驗，評估了提出的基于ANFIS的缺失數(shù)據(jù)填補方法的效果。實驗結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確地填補大氣腐蝕環(huán)境數(shù)據(jù)中的缺失值，并且填補后的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)具有較好的擬合效果和預(yù)測能力。5.結(jié)論與展望本文提出了一種基于ANFIS改進的大氣腐蝕環(huán)境缺失數(shù)據(jù)填補方法。該方法通過將模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力相結(jié)合，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測和填補缺失數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果表明，該方法在大氣腐蝕環(huán)境數(shù)據(jù)的填補方面具有良好的效果和應(yīng)用前景。未來的工作可以進一步探索更復(fù)雜的大氣腐蝕環(huán)境數(shù)據(jù)，不斷改進和完善填補方法，提高模型的預(yù)測能力和泛化能力。參考文獻：1.Liu,S.,Xiao,L.,Wu,Y.,&Zhai,Q.(2018).ApplicationofAdaptiveNeuro-FuzzyInferenceSystemandArtificialNeuralNetworkModelsforShort-TermLoadForecasting.InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,99,532–537.2.Yu,K.,&Jeong,H.(2019).QualityPredictionModelforDeep-HoleMachiningBasedonANFISandSVM.NeuralComputingandApplications,31(12),8241–8251.3.Zhang,N.,&Chen,S.(2019).FuzzyAdaptivePSO-BasedANFISforTime-SeriesDataForecasting.IEEEAccess,7,2205–2215.4.Zhou,B.,Luo,S.,Fan,K.-Q.,&Li,P.(2017).ComparativeStudyofWaveletNeuralNetworkandAdaptiveNeuro-FuzzyInferenceSystemforForecastingMethaneEmissionin