乙醛生产过程数据挖掘

结合人工神经网络与遗传算法,对乙醛生产过程进行数据挖掘研究,从现有的生产数据中发现规律,实现了对乙醛生产过程模拟与优化。以乙醛收率为优化目标,建立人工网络模型并应用遗传算法对模型进行优化计算,获得生产过程最佳操作参数组合。实际应用表明,优化结果在高收率区。为化工生产过程优化提供一种新途径。