基于RBF神经网络模型的臭氧浓度软测量研究

• 作者: 刘钟阳 张海传 王宁会 许东卫
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 臭氧浓度 径向基函数(RBF) 神经网络 软测量
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 1020-1023
• 分类号: TP212|TQ123
• 字数: 2968字
• 语种: 中文

摘要

目前的臭氧浓度在线分析测试仪器在臭氧发生器中的应用受到很大限制.通过监测影响臭氧产生浓度的6个参量,基于RBF神经网络模型实现了臭氧浓度软测量.该模型采用梯度下降法确定RBF基函数的中心及输出层权值,可离线和在线校正所建立的神经网络模型.实验证明,软测量模型输出结果与臭氧浓度分析仪测量结果的绝对误差小于5 g/m3的达93%以上,绝对误差小于1 g/m3的达33%以上,且响应时间小于1 s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宁会	大连理工大学电气工程学院	76	752	15.0	24.0
2	刘钟阳	大连理工大学电气工程学院	30	392	12.0	19.0
3	许东卫	大连理工大学电气工程学院	14	109	8.0	10.0
4	张海传	大连理工大学电气工程学院	3	22	3.0	3.0