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依据工艺机理和先验知识,初选了乙烯氧化反应器的收率神经网络预测模型的输入变量,用主元分析方法对输入变量进行主元分解,消除了变量之间的相关性,减少了输入变量数,简化了RBF神经网络的结构.仿真结果表明,PCA-RBF网络模型结构具有很强的预测能力.
基于PCA—RBF神经网络的乙烯氧化反应器收率预测模型
【摘 要】
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依据工艺机理和先验知识,初选了乙烯氧化反应器的收率神经网络预测模型的输入变量,用主元分析方法对输入变量进行主元分解,消除了变量之间的相关性,减少了输入变量数,简化了R
【机 构】
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清华大学自动化系
【出 处】
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石油化工自动化
【发表日期】
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2001年5期
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