化工学报
化工學報
화공학보
JOURNAL OF CHEMICAL INDUSY AND ENGINEERING (CHINA)
2010年
8期
2030-2034
,共5页
聚丙烯熔融指数预报%自适应粒子群优化算法%径向基函数神经网络
聚丙烯鎔融指數預報%自適應粒子群優化算法%徑嚮基函數神經網絡
취병희용융지수예보%자괄응입자군우화산법%경향기함수신경망락
针对丙烯聚合生产控制中聚丙烯熔融指数在线测量的控制要求,以及过程变量间相关性高的特点,提出一种基于自适应粒子群优化算法和径向基函数神经网络的聚丙烯熔融指数预报新方法.该方法采用变参数的自适应粒子群优化算法提高优化算法的效率和收敛性,并且融合了主成分分析、统计建模以及智能优化方法,从而降低了预报模型的复杂度.提出了一种基于径向基函数神经网络的统计预报模型的参数优化和结构优化方法.使用该统计模型对工厂实际生产过程进行预报,并与国内外相关研究报道相比较,表明了本文所提出的预报方法的有效性和更高的准确性.
針對丙烯聚閤生產控製中聚丙烯鎔融指數在線測量的控製要求,以及過程變量間相關性高的特點,提齣一種基于自適應粒子群優化算法和徑嚮基函數神經網絡的聚丙烯鎔融指數預報新方法.該方法採用變參數的自適應粒子群優化算法提高優化算法的效率和收斂性,併且融閤瞭主成分分析、統計建模以及智能優化方法,從而降低瞭預報模型的複雜度.提齣瞭一種基于徑嚮基函數神經網絡的統計預報模型的參數優化和結構優化方法.使用該統計模型對工廠實際生產過程進行預報,併與國內外相關研究報道相比較,錶明瞭本文所提齣的預報方法的有效性和更高的準確性.
침대병희취합생산공제중취병희용융지수재선측량적공제요구,이급과정변량간상관성고적특점,제출일충기우자괄응입자군우화산법화경향기함수신경망락적취병희용융지수예보신방법.해방법채용변삼수적자괄응입자군우화산법제고우화산법적효솔화수렴성,병차융합료주성분분석、통계건모이급지능우화방법,종이강저료예보모형적복잡도.제출료일충기우경향기함수신경망락적통계예보모형적삼수우화화결구우화방법.사용해통계모형대공엄실제생산과정진행예보,병여국내외상관연구보도상비교,표명료본문소제출적예보방법적유효성화경고적준학성.
