基于广义回归神经网络的碳铵塔预测模型

• 作者: 罗晟 谢艳 郑启富
• 来源期刊: 化工技术与开发
• 学科: 工学
• 关键词: 碳铵塔 碳化度 氨滴度 广义回归神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 化学工程
• 页码范围: 37-39
• 页数: 3页
• 分类号: TQ018
• 字数: 2607字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9905.2006.04.010

摘要

采用改进的遗传算法优化广义回归神经网络(GRNN)的平滑参数,并运用GRNN的非线性映射能力,建立了碳铵塔出口碳化度和氨滴度的预测模型.检验结果表明,该模型具有良好的预测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑启富	浙江工业大学浙西分校化工系	28	88	6.0	7.0
2	罗晟		3	16	2.0	3.0
3	谢艳	浙江工业大学浙西分校化工系	5	18	3.0	4.0