合成醋酸乙烯的空时得率和催化剂选择性软测量

以某石化厂乙烯气相法合成醋酸乙烯反应过程的空时得率和催化剂选择性软测量建模为研究对象,基于现场采集数据及机理分析,确定了辅助变量.在对现场数据进行处理的基础上,建立了基于径向基函数神经网络的多输入多输出神经网络软测量模型,取得了较好的效果.仿真结果表明,模型精度达到了工艺要求,可用于指导生产,为实现先进控制和优化控制创造了条件.     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.     

径向基函数神经网络在地下水位预报中的应用

本文在介绍径向基函数神经网络原理的基础上,研究径向基函数神经网络模型在地下水位预报中的应用,以吉林西部地区为例,应用其1990-2012年的月平均地下水位数据,建立径向基函数神经网络模型。为进一步证明预报结果的准确性,把预报结果与自回归模型的预报结果进行比较。结果表明:径向基函数神经网络模型能很好地进行地下水位预报,同自回归模型相比,径向基函数神经网络模型预报的精度更高,预报结果更具有准确性。     

河道洪水演算的径向基函数神经网络模型

将径向基函数神经网络方法应用于河道洪水演算中，并利用最小二乘法来确定模型参数。结合河道洪水演算的具体方式，分别构建基于马斯京根方法和具有预见期的洪水演算方法的径向基函数神经网络模型。将该模型应用于两条天然河道的洪水演算中，计算结果表明，该模型运算快速，精度较高，具有较大的应用价值。     

径向基概率神经网络的结构优化算法研究

径向基概率神经网络（RBPNN）是在径向基函数神经网络（RBFNN）和概率神经网络（PNN）的基础上发展起来的一种新型的前馈神经网络（FNN）模型。该网络模型充分吸收了径向基函数神经网络和概率神经网络的优点,这种新的模型具有计算复杂度低、收敛速度快等优点。本文深入研究了径向基概率神经网络的结构优化算法,在遗传结构优化方法的基础上,提出一种新的两步学习算法,基于遗传算法的梯度学习算法。该算法一方面优化了网络结构,使网络结构尽可能的精简,另一方面有效地提高了网络的推广能力。     

改进的PSO-RBF神经网络在联合制碱中的应用

联合制碱过程是一类典型的复杂工业过程,具有时变、非线性、不确定性等特征,在线控制模型难以建立。针对联合制碱复杂工业过程控制精度不高、鲁棒性差等问题,提出一种改进的PSO-RBF神经网络控制算法。将粒子群优化算法和径向基神经网络相结合,使用改良的粒子群优化算法对RBF神经网络的隐含层基函数中心、宽度和输出层的连接权值进行寻优,建立基于改进的PSO算法优化后的RBF神经网络模型。将改进的PSO-RBF神经网络控制模型应用到联合制碱的关键工序碳化过程中,并与先前应用的模糊神经网络控制模型进行比较,经仿真研究验证表明,在联合制碱碳化过程中应用改进的PSO-RBF神经网络控制算法,其控制精度和系统鲁棒性得到了有效的提高,为解决一类复杂工业过程的建模与优化控制方法研究提供了有效的技术途径。     

软测量技术及其在加氢裂化分馏塔中的应用

在总结现有各种软测量技术的基础上,指出统计分析方法中的部分最小二乘法和神经网络方法中的径向基函数网络,是经实际应用证明有效的方法。提出了一种将ＰＬＳ和ＲＢＦＮ结合的方法,并将ＰＬＳ,ＲＢＦＮ,ＰＬＳ－ＲＢＦＮ３种算法分别用于加氢裂化分馏塔航煤点软测量模型的建立,其泛化结果表明基于ＰＬ－ＳＲＢＦＮ算法建立的软测量模型具有更好的预测精度。     

基于RBF神经网络的软基沉降预测研究

将神经网络理论引入软基沉降预测领域．借助自控领域信号处理的思想，应用改进后的径向基函数神经网络的映射模式进行软基沉降的短期预测；软基沉降的长期预测实质上为基于神经网络的多维欧氏空间的曲面拟合问题，将地基压缩层从上到下分成若干段，每段的土性指标按段内各层土在段中的长度取加权平均作为系统的输入，将某个沉降模型的沉降曲线参数作为系统的输出，可以预测后期沉降曲线走势．实践表明，建立的基于RBF神经网络的软基沉降短期预测和长期预测模型是可行的，只要有足够多的训练样本，长期预测可以达到比较精确的预测效果．表5，参9．     

基于人工种经网络的乳腺癌诊断模型

针对具体的乳腺癌诊断分类问题，研究了多层径向基函数(RBP)网络的分类机理和初始化优化参数，采用动量法和学习率自适应调整两种策略方法，建立了基于BP神经网络和径向基(RBF)神经网络的乳腺癌两种诊断模型。讨论了径向基神经网络的分类机理，同时对数据作了预处理。径向基(RBF)神经网络具有较强的非线性并行处理能力和容错能力。仿真结果表明，所设计的RBF网络模型性能稳定，训练时间短，分类效果较好。     

饱和粘土本构关系的神经网络模型

基于不同应力中径下饱和粘土的三轴试验和反问题理论，提出了用改进BP神经网络和径向基函数（RBF）神经网络这两种方法来建立粘土的本构模型。实例分析表明，两种模型对具体本构关系都能够很好逼近和预测，比较起来，径向基函数神经网络模型的稳定性好，且逼近速度快，而改进BP神经网络稳定性好，但逼近速度过慢。