基于多神经网络模型的石脑油干点软测量

• 作者: 张笑天 钱锋 颜学峰
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类 软测量 初顶石脑油干点 多神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（z1）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 52-54,64
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 2221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2004.z1.016

摘要

应用多神经网络建立初顶石脑油干点软测量模型,首先采用模糊C均值聚类法将样本集分成具有不同聚类中心的子集,每个子集运用BP神经网络训练得出子模型,然后根据聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和获得初顶石脑油干点软测量值.同时为了克服因炼制原油性质无法及时获得而造成对初顶石脑油干点预测偏差的影响,在子模型建立时将前一时刻初顶石脑油干点分析值作为网络模型的自变量.实际应用表明,所建模型具有良好的预测精度,泛化能力强,效果令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱锋	华东理工大学自动化研究所	223	3004	26.0	44.0
2	颜学峰	华东理工大学自动化研究所	61	628	12.0	22.0
3	张笑天	华东理工大学自动化研究所	1	12	1.0	1.0