基于神经元网络模型的柴油调合预测控制与优化

摘要：

针对炼油厂柴油调合生产这个多输入、多输出对象，提出了以柴油调合50％馏程、酸度、十六烷值为质量指标带有静态经济指标的柴油连续调合生产优化方法及基于改进BP神经网络预测控制模型。仿真计算证明本文的线性优化方法能计算柴油调合生产最优配方，在满足生产能力约束和产品质量指标的前提下可实现组分油最优利用并获得最大利润。

关键词： 柴油调合 预测控制 线性规划 BP神经网络

作者: 李湘君 赵英凯

作者单位: 南京工业大学 南京 210009

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国人工智能学会第10届全国学术年会

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 763-767

在线出版日期: 2003-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）