【摘 要】
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研究化工原料合成流量控制精度问题,由丙酮和母液合成得到的双酚A是一种重要的化工原料。在双酚A生产过程中,为了节省原料、提高产品质量,必须对丙酮和母液流量进行精确控制
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研究化工原料合成流量控制精度问题,由丙酮和母液合成得到的双酚A是一种重要的化工原料。在双酚A生产过程中,为了节省原料、提高产品质量,必须对丙酮和母液流量进行精确控制。针对流量的精确测量问题,为了提高其控制精度,利用RBF神经网络非线性逼近能力,通过遗传算法优化神经网络隐含层的数目与径向基函数的分布密度,提出了一种遗传算法的RBF神经网络流量控制,并进行仿真。仿真实验结果表明,与单纯RBF神经网络算法相比,新算法能避免人为设置神经网络参数的不足,优化RBF网络拓扑结构,有效提高流量控制精度,符合工程应用要求
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