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摘要:
为提高提纯塔出口二氧化碳纯度,根据实际生产数据运用人工神经网络方法建立了出口二氧化碳纯度与进塔纯度、进塔温度、塔顶压力、塔顶温度、塔釜加热温度、塔釜压力、塔釜温度7个因素之间的非线性模型.建立的模型能够有效描述出口二氧化碳纯度与各因素之间的关系,同时通过训练好的网络能够找到生产较高纯度二氧化碳的最佳控制点.与传统线性回归模型、对数回归模型相比,采用人工神经网络方法建立的模型非线性处理能力强,鲁棒性好,拟合精度高,计算速度快,预测和控制能力强.
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内容分析
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文献信息
篇名 神经网络在二氧化碳提纯塔建模中的应用
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 二氧化碳 提纯 人工神经网络 拟合
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 化学工程、生物医学工程
研究方向 页码范围 352-355
页数 4页 分类号 TQ07
字数 4124字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2006.02.038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪国昭 浙江大学图像图形研究所 128 1686 22.0 35.0
2 周明华 浙江大学图像图形研究所 39 618 10.0 24.0
传播情况
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引文网络
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2012(1)
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2013(2)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
二氧化碳
提纯
人工神经网络
拟合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
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