基于极限学习机的橡胶配方性能预测

来源期刊：合成材料老化与应用2019年第2期

论文作者：曾宪奎 张杰 冯翰林 曾佳 高远昊 鲍丽苹

文章页码：5 - 27

关键词：极限学习机(ELM);神经网络;橡胶配方;性能预测;

摘    要：以三元乙丙橡胶(EPDM)胶料配方和天然橡胶(NR)胶料配方为例,将配方中各组分的用量作为输入,硫化橡胶的基本物理机械性能作为输出,建立了基于极限学习机(ELM,extreme learning machine)神经网络的配方性能预测模型,并给出两种配方的预测结果和相对误差。结果表明,ELM神经网络模型能够准确预测出EPDM配方和NR配方硫化橡胶的基本物理机械性能,且平均相对误差在7%以内,具有较高的预测精度。