基于相空间重构和支持向量机的多相催化剂失活预测

被引:4
作者
韩晓霞
谢刚
韩晓明
谢克明
机构
[1] 太原理工大学信息工程学院
关键词
支持向量机; 相空间重构; 催化剂失活; 建模; 预测;
D O I
10.13195/j.cd.2012.06.156.hanxx.005
中图分类号
TQ032 [催化反应过程]; TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081705 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
针对多相催化剂在非定态下的复杂失活机理及活性受多种因素的影响,获取催化剂失活过程的时间序列数据非常有限,因而降低建模效率和预测精度的情况,提出一种基于相空间重构和支持向量机结合的非线性时间序列预测方法.将该方法应用于甲醇氧化羰基化反应中Cu-Si-Al碳酸二甲酯合成催化剂失活过程建模,仿真结果表明预测误差在满意的范围之内,所给出的碳酸二甲酯时空收率的预测值可以为反应器的正确设计和操作以及反应过程的优化提供有效信息.
引用
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页码:953 / 956+960 +960
页数:5
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共 2 条
[1]   Application of neural network to estimation of catalyst deactivation in methanol conversion [J].
Kito, S ;
Satsuma, A ;
Ishikura, T ;
Niwa, M ;
Murakami, Y ;
Hattori, I .
CATALYSIS TODAY, 2004, 97 (01) :41-47
[2]  
混沌时间序列分析及其应用.[M].吕金虎等编著;.武汉大学出版社.2002,