基于PCA-RBF层叠泛化网络的硝酸生产工艺历史数据建模

• 作者: 代敏 何瑞明 侯建民 李爱民 杨福胜
• 来源期刊: 山西化工
• 学科: 化学
• 关键词: 硝酸工艺 PCA(主成分分析) 层叠泛化 预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 专题讨论
• 页码范围: 71-74
• 页数: 4页
• 分类号: TQ015.9|TP391.9|O6-39
• 字数: 3007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16525/j.cnki.cn14-1109/tq.2018.02.24

摘要

硝酸工业对国民经济、国防工业的发展起着重要的支持作用,而成品酸流量是硝酸生产过程重要的技术指标.提出了一种基于层叠泛化策略的成品酸流量的预测建模方法.首先,用主成分分析(PCA)对原始数据降维,提取前5个主成分作为影响因子集合;然后,构建两级RBF网络学习层,第一级针对影响因子空间,对一组RBF神经网络进行交互验证式训练得到输出值和对应的真实值所组成的的特征空间;第二级由单个RBF网络将第一级网络得到的特征空间进行非线性组合;最后,将模型用于预测出口成品酸流量,并与相应实测值进行比较以验证其合理性.结果表明,本文建立的层叠泛化网络模型具有较高的预测精度和泛化性能,对于硝酸生产工艺的分析和优化具有显著的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨福胜	西安交通大学化工学院	24	128	7.0	10.0
2	李爱民		4	0	0.0	0.0
3	代敏	西安交通大学化工学院	3	61	1.0	3.0
4	侯建民		1	0	0.0	0.0
5	何瑞明		2	0	0.0	0.0