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石油化工过程是十分典型的复杂大系统,在工艺过程与装置确定的情况下,基于生产数据驱动的生产运行优化的研究与应用具有重要的现实意义。一方面由于现场生产数据具有海量、高维、强藕合性、不确定性、不完备性、不一致性、多时标性和数据类型多样性、多模态性,又由于工作环境复杂,电、磁、噪声干扰使数据易受污染。因此,基于数据驱动的任何研究、设计、运行工作首先都需要进行数据处理工作。另一方面由于石油化工过程的非线性、不确定性、大时滞、参数分布性和时变性等内在的复杂机理问题,导致工业过程建模困难。基于神经网络技术的工业数