柴油调合RBF神经网络模型研究

• 作者: 李为民 王洪元 邬国英 郭志璜
• 来源期刊: 石油化工高等学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油调合 倾点 径向基函数 神经元网络 生产模型
• 年，卷（期）: 2000,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 60-62,68
• 页数: 4页
• 分类号: TE624|TP273
• 字数: 1983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2000.04.013

摘要

南京炼油厂计划把原有的柴油手工调和工艺改为自动化调和工艺,实现对调合组分配方的优化控制.建立能适应调合工况变化、并能正确测定调和柴油质量指标的数学模型是关键.根据实测的南京炼油厂柴油调合生产数据,建立了以常二线、常三线、催化柴油和精制柴油4路组分柴油的流量和倾点为输入参数,调和柴油倾点为输出参数的柴油调合RBF神经元网络模型.与回归模型和BP神经网络模型比较,RBF模型无论对训练数据集还是对检验数据集,均能更精确地预测实际生产过程的调合柴油产品倾点值,显示了良好的工程应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邬国英	江苏石油化工学院计算机系	21	538	9.0	21.0
2	王洪元	江苏石油化工学院计算机系	16	122	7.0	10.0
3	李为民	江苏石油化工学院计算机系	10	234	6.0	10.0
4	郭志璜		1	9	1.0	1.0