基于广义回归神经网络的PVC树脂颗粒特性预测研究

摘要：

PVC树脂的颗粒特性对聚合物的成型加工具有重要意义,而目前缺少可靠的在线测量传感器件,通常采用取样离线分析,导致滞后时间太长,影响先进控制技术的有效应用.另外,聚合过程还呈现出高度的非线性特性.针对这些问题,采用广义回归神经网络对PVC树脂颗粒特性进行预测,应用结果验证了该方法的有效性,为保证PVC聚合过程先进控制技术的应用提供了有效方法.

关键词： 聚氯乙烯 广义回归神经网络 树脂颗粒

作者: 郭小萍 王福利 井元和

作者单位: 沈阳化工学院信息工程学院,辽宁,沈阳,110142;东北大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004 东北大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004 沈阳化工股份有限公司,辽宁,沈阳,110026

会议类型: 国内会议

会议名称: 第28届全国PVC行业技术年会

会议地点: 湖南张家界

会议语种:中文

页码: 113-114,118

在线出版日期: 2006-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）