基于RBF神经网络的流向变换催化燃烧反应器的温度预测

• 作者: 安娜 李成岳 潘立登 牛学坤 陈标华
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 挥发性有机物 流向变换反应器 催化燃烧 系统辨识 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 催化、动力学与反应器
• 页码范围: 360-365
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-1157.2004.03.010

摘要

用RBF神经网络建立了用于清除低浓度挥发性有机物的流向变换催化燃烧反应器拟定态温度分布模型.从基于过程机理模型的数值计算结果出发,结合中试装置的实时操作数据建立了拟定态床层温度的人工神经元网络深层知识库,用于增强神经网络模型的"外推能力"和"可信度".仿真结果表明所建立的模型简单、精度高,能满足特性预测的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈标华	北京化工大学可控化学反应科学与技术基础教育部重点实验室	159	1249	18.0	25.0
2	李成岳	北京化工大学可控化学反应科学与技术基础教育部重点实验室	186	2017	22.0	34.0
3	潘立登	北京化工大学信息科学与技术学院	55	630	16.0	23.0
4	安娜	北京化工大学信息科学与技术学院	4	35	3.0	4.0
5	牛学坤	北京化工大学可控化学反应科学与技术基础教育部重点实验室	6	78	4.0	6.0