基于神经网络的非正常工况预报

• 作者: 卢传举 王振雷 钱锋
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小波降噪 神经网络 BP算法
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 693-696
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2168字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3080.2005.05.033

摘要

分析了PTA生产中氧化反应器尾氧浓度的影响因素,提出一种用小波分析对数据进行降噪处理的方法.采用BP神经网络并对其进行了一定程度的改进.通过降噪前后的网络仿真结果对比,表明基于小波降噪的神经网络具有更好的精度和更强的泛化能力.用此网络预测尾氧浓度,实现了对非正常工况的预报.通过实际对比,表明该网络能够较理想地预报出非正常工况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王振雷	华东理工大学自动化研究所	69	432	11.0	16.0
2	钱锋	华东理工大学自动化研究所	223	3004	26.0	44.0
3	卢传举	华东理工大学自动化研究所	2	6	2.0	2.0