基于PCA-BP神经网络的精馏塔产品组成软测量模型

• 作者: 尚长军 钱积新 陈曦
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 精馏塔 BP神经网络 PCA方法 软测量 LM算法
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2003.04.012

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈曦	浙江大学系统工程研究所	52	516	12.0	21.0
2	钱积新	浙江大学系统工程研究所	164	3326	26.0	51.0
3	尚长军	浙江大学系统工程研究所	1	42	1.0	1.0