状态变量部分不可测的间歇反应器的智能建模

• 作者: 孙娅萍 曹柳林 李晓光 江沛 王晶
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 结构逼近式神经网络 假想教师 人工免疫 间歇反应器 建模
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 页码范围: 1818-1823
• 页数: 6页
• 分类号: TQ316.37
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-1157.2008.07.039

摘要

提出一种智能化的神经网络建模方法,建立状态变量部分不可测的间歇反应器模型.针对间歇反应是一个非线性、非稳态过程,根据化学反应的非线性分离特性,采用结构逼近式神经网络构建模型的拓扑结构.利用反应的先验知识优化网络结构,赋予网络节点实际的物理意义,并完善网络训练过程,使建模过程灰箱化;通过假想教师-人工免疫训练算法,解决不可测变量影响常规网络训练的问题;通过并行优化假想教师和网络权值,提高建模精度.以实际橡胶硫化促进剂制备的间歇缩合反应过程为实验对象,详细论述了建模和网络训练的过程,证明了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹柳林	北京化工大学信息科学与技术学院自动化研究所	59	516	13.0	20.0
2	王晶	北京化工大学信息科学与技术学院自动化研究所	42	307	11.0	16.0
3	李晓光	北京化工大学信息科学与技术学院自动化研究所	4	23	3.0	4.0
4	江沛	北京化工大学信息科学与技术学院自动化研究所	2	8	2.0	2.0
5	孙娅萍	北京化工大学信息科学与技术学院自动化研究所	1	3	1.0	1.0