基于神经网络的非线性主元分析与回归在催化剂活性建模中的应用

摘要：

使用基于神经网络的非线性主元分析方法，揭示了醋酸乙烯生产装置催化剂活性变化的内在因素，并在此基础上建立了催化剂活性的非参数模型，模型的精度高、泛化能力强，实际应用证明了方法的有效性，并产生了明显的经济效益。

关键词： 神经网络 非线性主元分析 非线性主元回归 建模 催化剂 醋酸乙烯 生产装置

作者: 文忠 俞金寿

作者单位: 理工大学自动化所(上海)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届过程控制科学报告会(上、下)

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 363～370

在线出版日期: 1998-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）