基于PCA-BP神经网络的精馏塔产品组成软测量模型

摘要：

通过共轭梯度算法和BP神经网络对精馏过程进行软测量建模.依据工艺原理和经验知识,初选了精馏塔顶产品组成的神经网络输入变量,运用主元分析法对变量进行主元分解,降低了变量维数,并且消除了变量之间的相关性,最后对网络进行了训练与测试.仿真结果表明,该模型具有较快的收敛速度,较高的精度,可以满足大规模生产诊断的要求.

关键词： 精馏塔 神经网络 主元分析 软测量 共轭梯度算法

作者: 刘严 张秋香

作者单位: 华东理工大学化工学院,上海,200237

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届全国塔器及塔内件技术研讨会

会议地点: 宁波

会议语种:中文

页码: 98-101

在线出版日期: 2007-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）