基于WNN的亚法糖厂澄清过程工艺指标建模

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研究亚硫酸制糖生产中澄清过程工艺指标的优化预测问题。对亚法糖厂澄清过程操作参数进行优化可以确保各项工艺指标满足生产要求,提高白糖的品质和产量,但目前各项工艺指标无法全部实现在线检测,且人工化验滞后时间长,难以及时对生产过程的操作参数进行优化。为了解决上述问题,根据澄清过程的生产工艺要求和大量的现场数据,建立用小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的澄清过程工艺指标预测模型,并与BP网络模型进行了性能比较分析。仿真结果表明:基于WNN的糖厂澄清过程工艺指标预测模型,可以达到对澄清工程工艺指标的预测作用,进行预测精度高、收敛速度快,优化预测效果比BP模型好。
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