一种基于注意力增强卷积神经网络的钢材大气腐蚀评估方法

本发明涉及一种基于注意力增强卷积神经网络的钢材大气腐蚀评估方法，包括：收集各地区碳钢、低合金钢和耐候钢大气腐蚀数据，构建多元腐蚀数据库；划分训练集与测试集，并对数据集进行归一化处理；在卷积神经网络中引入双重注意力机制，构建注意力增强卷积神经网络模型；利用训练集样本对构建的注意力增强卷积神经网络模型进行训练以及超参数优化；利用测试集样本来评估训练好的注意力增强卷积神经网络模型在未知数据集中的泛化能力，最终模型用于对钢材腐蚀速率的预测。本发明通过构建一种注意力增强的卷积神经网络模型，解决了传统机器学习算法及经验模型预测精度低、可解释性较差的问题，为钢材腐蚀评估提供了新的、卓越的解决方案。