基于PCA-BP神经网络的精馏塔产品组成软测量模型

被引：16

作者：

尚长军

陈曦

钱积新

机构：

[1] 浙江大学系统工程研究所

来源：

工业仪表与自动化装置 | 2003年 / 04期

关键词：

精馏塔; BP神经网络; PCA方法; 软测量; LM算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

依据工艺机理和操作经验,初选了醋酸精馏塔产品组成的神经网络预测模型的输入变量,运用主元分析方法对输入变量进行主元分解,降低输入变量维数且消除了输入变量之间的线性相关性,再通过基于LM优化算法的BP神经网络进行建模。仿真结果表明,该模型具有较快的训练速率和较高的预测精度,可以满足精馏过程对出口物料组成的在线软测量要求。

引用

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页数：4

共 4 条

[1]

人工神经网络与模拟进化计算.[M].阎平凡;张长水编著;.清华大学出版社.2000,

[2]

软测量技术原理及应用.[M].李海青;黄志尧等编著;.化学工业出版社.2000,

[3] SURVIVAL ANALYSIS OF CENSORED-DATA - NEURAL-NETWORK ANALYSIS DETECTION OF COMPLEX INTERACTIONS BETWEEN VARIABLES [J].