基于PCA-RBF神经网络的乙烯氧化反应器收率预测模型

• 作者: 徐用懋 徐英 杨尔辅
• 来源期刊: 石油化工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 主元分析(PCA) RBF神经网络 乙烯氧化反应器 收 率
• 年，卷（期）: 2001,（5）
• 所属期刊栏目: 控制系统
• 页码范围: 14-16,33
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 3106字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7324.2001.05.005

摘要

依据工艺机理和先验知识,初选了乙烯氧化反应器的收率神经网络预测模型的输入变量,用主元分析方法对输入变量进行主元分解,消除了变量之间的相关性,减少了输入变量数,简化了RBF神经网络的结构.仿真结果表明,PCA-RBF网络模型结构具有很强的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐用懋	清华大学自动化系	60	1486	21.0	36.0
2	徐英	清华大学自动化系	7	122	4.0	7.0
3	杨尔辅	清华大学自动化系	11	298	9.0	11.0