【摘 要】
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本文提出了一种基于小波神经网络的裂解炉燃料气热值软测量结构.采用的小波神经网络具有两层结构:小波降噪层和多层感知机层.小波降噪层完成对输入数据的小波降噪变换,多
【机 构】
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华东理工大学,自动化研究所,上海,200237
【出 处】
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智能化石油化工厂和乙烯、聚烯烃装置运营管理技术研讨会
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本文提出了一种基于小波神经网络的裂解炉燃料气热值软测量结构.采用的小波神经网络具有两层结构:小波降噪层和多层感知机层.小波降噪层完成对输入数据的小波降噪变换,多层感知机层采用带一个隐含层的前向神经网络.该模型不仅可以利用人工神经网络的自学习和逼近能力,而且可以利用小波理论的研究成果,对原始数据进行降噪变换,提取其中的有效信息,增加数据信息的信噪比.仿真结果表明该软测量系统具有更高的精度和更强的泛化能力.
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