基于神经网络的化工过程测量数据在线校正技术的研究

• 作者: 周传光 潘吉铮 钱宇
• 来源期刊: 高校化学工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据校正 人工神经网络 过失误差侦破 集成运行
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 化工系统工程
• 页码范围: 319-324
• 页数: 6页
• 分类号: TQ021.8|TQ015.9|TP183
• 字数: 4397字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-9015.2003.03.015

摘要

研究了人工神经网络在化工过程测量数据校正中的应用,提出了新的样本构造方法和神经网络的在线训练策略.对某乙烯装置裂解气分离系统测量数据, 应用自行设计开发的改进算法的神经网络与数据校正系统集成运行, 结果表明基于神经网络的数据校正技术能对测量数据中所含的随机误差和过失误差进行同时校正,提高过程数据的精度和校正过程的稳定性,同时满足数据校正的实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱宇	华南理工大学化工学院	163	1909	22.0	35.0
2	周传光		30	276	9.0	16.0
3	潘吉铮	华南理工大学化工学院	4	106	4.0	4.0