基于BP网络模型的水合肼合成收率预测及参数优化
采用BP算法建立了水合肼合成收率的神经网络模型,所建网络有良好的回想和泛化性能,对水合肼合成收率预测的平均相对误差小于0.5﹪.运用网络模型考查了反应温度、物料配比、次氯酸钠流量等操作参数对水合肼合成收率的影响,同时确定了获得较高合成收率时各操作参数的优化值.
神经网络 BP算法 水合肼合成 参数优化 网络模型
邱添 王煤 许峰 薄向利 付永宽
四川大学化工学院(成都) 宜宾天原化工有限公司(四川宜宾)
国内会议
北京
中文
1178-1183
2005-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）