四川化工
四川化工
사천화공
SICHUAN CHEMICAL INDUSTRY
2007年
1期
20-23
,共4页
邱添%王煤%许峰%薄向利%付永宽
邱添%王煤%許峰%薄嚮利%付永寬
구첨%왕매%허봉%박향리%부영관
神经网络%BP算法%水合肼%合成%建模%收率%参数优化
神經網絡%BP算法%水閤肼%閤成%建模%收率%參數優化
신경망락%BP산법%수합정%합성%건모%수솔%삼수우화
采用BP算法建立了水合肼合成收率的神经网络模型,所建网络有良好的回想和泛化性能,对水合肼合成收率预测的平均相对误差小于0.5 %.运用网络模型考察了反应温度、物料配比、次氯酸钠流量等操作参数对水合肼合成收率的影响,同时确定了获得较高合成收率时各操作参数的优化值.
採用BP算法建立瞭水閤肼閤成收率的神經網絡模型,所建網絡有良好的迴想和汎化性能,對水閤肼閤成收率預測的平均相對誤差小于0.5 %.運用網絡模型攷察瞭反應溫度、物料配比、次氯痠鈉流量等操作參數對水閤肼閤成收率的影響,同時確定瞭穫得較高閤成收率時各操作參數的優化值.
채용BP산법건립료수합정합성수솔적신경망락모형,소건망락유량호적회상화범화성능,대수합정합성수솔예측적평균상대오차소우0.5 %.운용망락모형고찰료반응온도、물료배비、차록산납류량등조작삼수대수합정합성수솔적영향,동시학정료획득교고합성수솔시각조작삼수적우화치.
