基于BPANN的4-CBA软测量模型研究

• 作者: 古勇 王朝辉 胡永有 苏宏业 褚健
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: PTA 4-CBA 软测量 BP神经网络 改进BP算法
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 226-230,240
• 页数: 6页
• 分类号: TQ2|TP18
• 字数: 4330字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2003.03.002

摘要

本文提出了一个基于3层BP人工神经网络(BPANN)新的4-CBA软测量模型.在MATLAB软件平台上,利用两种改进BP算法以及由正交试验和机理模型仿真所产生的大量数据样本对不同网络结构模型进行了学习训练和验证,并对算法的训练效果进行了比较研究.仿真结果表明基于Levenberg-Marquardt学习规则的合适结构BPANN软测量模型,不仅学习快速,预测精度也远高于经验回归模型,为实现精对苯二甲酸(PTA)产品中4-CBA含量的实时、精确控制提供了可能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏宏业	工业控制技术国家重点实验室浙江大学先进控制研究所	53	1229	21.0	33.0
2	褚健	工业控制技术国家重点实验室浙江大学先进控制研究所	41	959	20.0	29.0
3	胡永有	工业控制技术国家重点实验室浙江大学先进控制研究所	3	78	3.0	3.0
4	古勇	工业控制技术国家重点实验室浙江大学先进控制研究所	1	16	1.0	1.0
5	王朝辉	工业控制技术国家重点实验室浙江大学先进控制研究所	1	16	1.0	1.0