仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2011年
3期
495-500
,共6页
聚合釜%多T-S模糊神经网络%主元分析%软测量%和声搜索
聚閤釜%多T-S模糊神經網絡%主元分析%軟測量%和聲搜索
취합부%다T-S모호신경망락%주원분석%연측량%화성수색
根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出一种基于模糊C均值聚类算法的多T-S模糊神经网络模型对聚氯乙烯(polyvinylchiorid,PVC)聚合生产过程中的氯乙烯(vinyl chloride monomer,VCM)转化率和转化速率进行预测.首先采用主元分析来对软测量模型的辅助变量进行选择以降低模型维数,并提出和声搜索和最小二乘法相结合的混合优化算法来优化T-S模糊神经网络子模型的结构参数.仿真结果表明该模型能够显著提高PVC聚合过程中经济技术指标预测的精度和鲁棒性,可以满足聚合釜生产过程的实时控制要求.
根據多箇模型相加可以提高整體預測精度和魯棒性的思想,提齣一種基于模糊C均值聚類算法的多T-S模糊神經網絡模型對聚氯乙烯(polyvinylchiorid,PVC)聚閤生產過程中的氯乙烯(vinyl chloride monomer,VCM)轉化率和轉化速率進行預測.首先採用主元分析來對軟測量模型的輔助變量進行選擇以降低模型維數,併提齣和聲搜索和最小二乘法相結閤的混閤優化算法來優化T-S模糊神經網絡子模型的結構參數.倣真結果錶明該模型能夠顯著提高PVC聚閤過程中經濟技術指標預測的精度和魯棒性,可以滿足聚閤釜生產過程的實時控製要求.
근거다개모형상가가이제고정체예측정도화로봉성적사상,제출일충기우모호C균치취류산법적다T-S모호신경망락모형대취록을희(polyvinylchiorid,PVC)취합생산과정중적록을희(vinyl chloride monomer,VCM)전화솔화전화속솔진행예측.수선채용주원분석래대연측량모형적보조변량진행선택이강저모형유수,병제출화성수색화최소이승법상결합적혼합우화산법래우화T-S모호신경망락자모형적결구삼수.방진결과표명해모형능구현저제고PVC취합과정중경제기술지표예측적정도화로봉성,가이만족취합부생산과정적실시공제요구.
