石油炼制与化工
石油煉製與化工
석유련제여화공
PETROLEUM PROCESSING AND PETROCHEMICALS
2013年
5期
71-75
,共5页
神经网络%汽油调合%优化%数学模型
神經網絡%汽油調閤%優化%數學模型
신경망락%기유조합%우화%수학모형
采用BP型神经网络对某炼油企业汽油调合数学模型进行研究,依据汽油生产装置特点,确定了神经网络的拓扑结构,利用采集的汽油生产数据,确定了隐含层节点数和模型学习算法,并经过模型训练,得到了拟合能力和预测能力均较强的企业汽油调合神经网络.所建立的模型不需要调合机理的支持,因而具有较强的自适应能力.实际应用结果表明,该神经网络模型对调合过程中的非线性参数预测精度较高,可提供汽油调合的优化方案.
採用BP型神經網絡對某煉油企業汽油調閤數學模型進行研究,依據汽油生產裝置特點,確定瞭神經網絡的拓撲結構,利用採集的汽油生產數據,確定瞭隱含層節點數和模型學習算法,併經過模型訓練,得到瞭擬閤能力和預測能力均較彊的企業汽油調閤神經網絡.所建立的模型不需要調閤機理的支持,因而具有較彊的自適應能力.實際應用結果錶明,該神經網絡模型對調閤過程中的非線性參數預測精度較高,可提供汽油調閤的優化方案.
채용BP형신경망락대모련유기업기유조합수학모형진행연구,의거기유생산장치특점,학정료신경망락적탁복결구,이용채집적기유생산수거,학정료은함층절점수화모형학습산법,병경과모형훈련,득도료의합능력화예측능력균교강적기업기유조합신경망락.소건립적모형불수요조합궤리적지지,인이구유교강적자괄응능력.실제응용결과표명,해신경망락모형대조합과정중적비선성삼수예측정도교고,가제공기유조합적우화방안.
