【摘 要】
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为了预测芳烃抽提过程收率对生产计划的制定准确性的目的。采用遗传算法和粒子群算法优化BP神经网络方法,并运用改进的遗传算法和粒子群算法进行网络训练,分别建立了芳烃抽提
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院;
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为了预测芳烃抽提过程收率对生产计划的制定准确性的目的。采用遗传算法和粒子群算法优化BP神经网络方法,并运用改进的遗传算法和粒子群算法进行网络训练,分别建立了芳烃抽提过程的芳烃收率建立软测量模型,并结合实际生产工艺,选取16个过程变量。并对收率分类建立相应软测量模型进行仿真研究。获得该两种模型的性能优于单纯的BP神经网络模型,且都能够较准确预测芳烃收率和较高精度的结果。为实际生产计划的制定提供参考的依据并具有良好的应用前景。
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