【摘 要】
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针对传统函数链接型神经网络(functional link artificial neural networks,FLANN)不能有效处理化工过程中强耦合、带噪声的高维数据建模问题,提出了一种基于层次分析(analyt
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,智能过程系统工程教育部工程研究中心
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针对传统函数链接型神经网络(functional link artificial neural networks,FLANN)不能有效处理化工过程中强耦合、带噪声的高维数据建模问题,提出了一种基于层次分析(analytic hierarchy process,AHP)的FLANN神经网络(AHP-FLANN)。通过层析分析模型过滤输入数据中的冗余信息,提取特征分量,并把提取的特征分量作为函数链接神经网络的输入进行建模。同时利用化工行业乙烯生产数据进行了验证,并和BP神经网络及FLANN神经网络进行了对比。结果表明,AHP-FLANN神经网络在处理复杂高维数据时具有收敛速度快、建模精度高、网络稳定性强等特点,同时能够指导乙烯生产,提高能效,具有良好的实用价值。
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