基于自适应神经网络的芳烃异构化过程建模

• 作者: 颜学峰
• 来源期刊: 化工自动化及仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 反传算法 自适应神经网络 芳烃异构化 过拟合判据 建模
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 过程控制
• 页码范围: 6-8
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 2897字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3932.2006.05.002

摘要

针对芳烃异构化过程(AHIP)中影响对二甲苯(PX)产率的因素众多且复杂等特点,提出一种自适应神经网络(Adaptive ANN)以建立AHIP的各因素与PX产率的关联模型.Adaptive ANN将样本分成训练样本和校验样本,并设计过拟合判据参数.通过训练样本对网络进行训练,训练过程中以模型对校验样本的预测性能为指标,通过过拟合判据参数的计算自适应地在获得具有最佳预测性能模型时终止网络训练,克服了传统的神经网络以模型的拟合精度为指标,造成训练时间过长和过拟合等缺点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜学峰	华东理工大学自动化研究所	61	628	12.0	22.0