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基于改进RBF神经网络的氧化塔产品收率模型
引用本文:潘立登,杨军.基于改进RBF神经网络的氧化塔产品收率模型[J].北京化工大学学报(自然科学版),2001,28(1):63-66.
作者姓名:潘立登  杨军
作者单位:北京化工大学信息科学与技术学院
基金项目:中国石油天然气总公司资助项目;990818-01-14;
摘    要:研究用RBF神经网络建立乙醛氧化制醋酸氧化塔收率模型,并对RBFN的训练信息的β值、Δ值的选取和在线学习等方面作了研究和改进,与改进前相比,性能明显提高。现场运行结果表明所建立的模型简单、精度高,能满足工程要求。

关 键 词:氧化塔  建模  RBF神经网络  醋酸  在线学习  氧化塔  建模  RBF神经网络  醋酸  在线学习
收稿时间:2000-09-30
修稿时间:2000年9月30日

Oxidation tower yield model based on modified RBF neural network
PAN Li-deng,YANG Jun.Oxidation tower yield model based on modified RBF neural network[J].Journal of Beijing University of Chemical Technology,2001,28(1):63-66.
Authors:PAN Li-deng  YANG Jun
Institution:College of information Science and Technology; Beijing University of Chemical Technology; Beijing; China
Abstract:The yield model of oxidation tower in aldehyde oxidizing to acetic acid was built by RBF(Radial Basis Function) neural network in this paper, which studied and improved the selection of β and Δ of training information and modeling study online. It has proved that the model presented in this paper is simple,highly accurate and can meet industry demand.
Keywords:oxidation tower  modeling  RBF neural network  acetic acid  study online
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