应用BP神经网络预测石脑油热裂解产物收率

被引：20

作者：

王国清 ^{[1
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杜志国 ^{[2
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张利军 ^{[1
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张兆斌 ^{[2
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张永刚 ^{[2
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周从 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京化工大学化工学院

[2] 中国石油化工股份有限公司北京化工研究院

来源：

石油化工 | 2007年 / 07期

关键词：

神经网络; 预测; 乙烯; 热裂解; 石脑油;

D O I：

暂无

中图分类号：

TE621 [基础理论];

学科分类号：

081702 ;

摘要：

采用BP神经网络模型建立了石脑油裂解产物收率的预测方法。BP神经网络模型的输入层设12个结点,输出层设22结点,设一层隐含层。在保证学习训练数据具有代表性的情况下,BP神经网络模型的预测结果与实验数据相比,误差约为5%。BP神经网络模型的预测结果比非线性回归方法的预测结果要好。BP神经网络模型的外延性不强,外延的部分数据预测结果偏差较大。在能够保证基础学习训练数据的准确性和合理选取的条件下,BP神经网络模型能够应对乙烯装置原料变化频繁的情况。

引用

页码：699 / 704

页数：6

共 9 条

[1] 乙烯生产装置遗传网络模型的建立 [J].