用PCA-RBFN建立熔融指数预报模型

摘要：

提出将数据统计分析方法用于聚丙烯生产中的熔融指数预报建模.介绍了用主元分析(PCA),并用径向基神经网络对主元变量建立熔融指数的预报模型的方法.该方法简化了神经网络模型结构,减轻了化工生产过程变量过多、建模复杂的问题,并能得出较好的泛化结果,增强了神经网络的鲁棒性.

关键词： 主元分析 径向基神经网络 数据统计处理 熔融指数

作者: 孔薇 刘喜梅 于飞

作者单位: 青岛化工学院自动化系

会议类型: 国内会议

会议名称: 2001中国控制与决策学术年会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 591-593

在线出版日期: 2001-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）