| 改进RBF网络设计方法及其在软测量建模上的应用 |
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| 引用本文： | 刘俊,杨春节,卢建刚,陈金水,孙优贤.改进RBF网络设计方法及其在软测量建模上的应用[J].江南大学学报(自然科学版),2009,8(2). |
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| 作者姓名： | 刘俊 杨春节 卢建刚 陈金水 孙优贤 |
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| 作者单位： | 浙江大学,工业控制技术国家重点实验室,浙江,杭州,310027 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)，浙江省科技计划项目 |
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| 摘 要： | 针对流程工业中难以直接测量的变量研究了其软测量方法.采用局部强逼近性能的RBF神经网络对被测变量进行建模;提出用峰值密度函数法确定RBF网络的隐含层节点数;设计样本信息分析算法提取样本特征,结合精度要求,初始化节点的中心向量和接收域宽度,消除了利用随机数等方法初始化训练参数和网络参数所造成的不确定性问题,同时提高了网络的收敛速度和精度;整个过程分别采用改进的梯度法、带有遗忘因子的最小二乘法等算法进行设计.利用改进的RBF网络对原油的直馏宽窄馏分的临界温度变量进行软测量建模、仿真.实验结果表明,基于改进的RBF网络的建模方法,在精度和收敛速度方面均有显著提高.
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| 关 键 词： | RBF网络 峰值密度函数 直馏宽窄馏分 样本 软测量 |
Improved Method of RBF Network Designing and Its Application on Soft-Sensing Modeling |
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| LIU Jun,YANG Chun-jie,LU Jian-gang,CHEN Jin-shui,SUN You-xian.Improved Method of RBF Network Designing and Its Application on Soft-Sensing Modeling[J].Journal of Southern Yangtze University:Natural Science Edition,2009,8(2). |
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| Authors: | LIU Jun YANG Chun-jie LU Jian-gang CHEN Jin-shui SUN You-xian |
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| Institution: | State Key Laboratory of Industrial Control Technology;Zhejiang University;Hangzhou 310027;China |
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| Abstract: | Since some important process variables are difficult to be measured in real time for industrial processes,we use improved RBF Neural Networks to build a soft-sensing model and proposed peak density function to determine the number of nodes of RBF Neural Networks.To eliminate the error caused by random initialization,sample analysis algorithm has been used to extract the characteristics of sample and to initialize the central vector and the width of receptive field which increased the convergence speed and a... |
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| Keywords: | RBF network peak density function width of straight-run distillat samples soft sensing |
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