一种引入动量项的小波神经网络软测量建模方法

摘要：

针对小波神经网络存在收敛速度缓慢且容易陷入局部极小的问题，提出一种参数修正改进算法。首先， 输出层神经元函数采用双曲正切函数代替传统的Sigmoid函数；其次，通过在权值调整式中增加动量项的方法选 择学习步长，以提高网络学习效率。利用所提改进方法建立催化裂化主分馏塔轻柴油凝点软测量模型，结果表 明，改进小波神经网络模型的预测精度和泛化能力优于BP神经网络和小波神经网络模型,对生产有重要的指导 意义。

关键词： 软测量 小波神经网络 小波变换 动量项

作者: 田学民 王强 邓晓刚

作者单位: 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院 山东 东营 257061

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十二届中国过程控制会议

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 318-322

在线出版日期: 1900-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）