应用BP神经网络预测石脑油热裂解产物收率

• 作者: 周从 张兆斌 张利军 张永刚 杜志国 王国清
• 来源期刊: 石油化工
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 预测 乙烯 热裂解 石脑油
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 699-704
• 页数: 6页
• 分类号: TQ221.21
• 字数: 4324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-8144.2007.07.011

摘要

采用BP神经网络模型建立了石脑油裂解产物收率的预测方法.BP神经网络模型的输入层设12个结点,输出层设22结点,设一层隐含层.在保证学习训练数据具有代表性的情况下,BP神经网络模型的预测结果与实验数据相比,误差约为5%.BP神经网络模型的预测结果比非线性回归方法的预测结果要好.BP神经网络模型的外延性不强,外延的部分数据预测结果偏差较大.在能够保证基础学习训练数据的准确性和合理选取的条件下,BP神经网络模型能够应对乙烯装置原料变化频繁的情况.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永刚	中国石油化工股份有限公司北京化工研究院	34	823	10.0	28.0
2	张兆斌	中国石油化工股份有限公司北京化工研究院	13	160	8.0	12.0
3	杜志国	中国石油化工股份有限公司北京化工研究院	13	100	6.0	10.0
4	周从		1	29	1.0	1.0