基于多神经网络模型的石脑油干点软测量
应用多神经网络建立初顶石脑油干点软测量模型,首先采用模糊C均值聚类法将样本集分成具有不同聚类中心的子集,每个子集运用BP神经网络训练得出子模型,然后根据聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和获得初顶石脑干点软测量值.同时为了克服因炼制原油性质无法及时获得而造成对初顶石脑油干点预测偏差的影响,在子模型建立时将前一时刻初顶石脑油干点分析值作为网络模型的自变量.实际应用表明,所建模型具有良好的预测精度,泛化能力强,效果令人满意.
模糊C均值聚类 软测量 初顶石脑油干点 多神经网络
张笑天 颜学峰 钱锋
华东理工大学自动化研究所(上海)
国内会议
长春
中文
208-210
2004-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）