基于RBF神经网络的沉降槽泥层高度软测量模型研究
针对赤泥沉降过程中影响泥层高度的各个因素之间存在的复杂未知映射关系，精确数学模型难以建立的问题，提出了基于RBF神经网络的泥层在线预测模型，并和多元线性回归法测量结果进行比较。实验结果表明，基于RBF神经网络的泥层高度软测量模型具有很高的测量精度，可以在实际生产中发挥有效作用。
氧化铝 赤泥沉降 泥层高度 径向基函数 神经网络 模型设计
魏迎春 王金龙 马明涛
东北大学设计研究院，辽宁 沈阳 110013
国内会议
中国仪器仪表学会东北过程自动化设计专业委员会第二十次年会暨2010年学术会议
吉林抚松
中文
113-116
2010-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）