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基于回归神经网络的氧乐果合成过程建模与仿真
被引量:
4
1
作者
冯冬青
张新征
费敏锐
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期1522-1524,1530,共4页
氧乐果合成过程具有非线性、时变和不确定性的特点,难以采用常规的建模方法建立模型。BP网络可用于非线性系统的建模,但不能很好的反映实际系统的动态特性。提出了一种静态BP神经网络加多分头延时(TDL)环节构成回归神经网络建立系统动...
氧乐果合成过程具有非线性、时变和不确定性的特点,难以采用常规的建模方法建立模型。BP网络可用于非线性系统的建模,但不能很好的反映实际系统的动态特性。提出了一种静态BP神经网络加多分头延时(TDL)环节构成回归神经网络建立系统动态模型的方法,用于氧乐果合成反应温度控制过程的建模与仿真研究。结果表明,该方法建立的模型误差较小、网络泛化能力较强,能较好的反应实际系统的动态特性,从而为培训操作人员的控制水平提供了低成本的仿真手段,也为自动控制算法的研究提供了仿真模型。
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关键词
合成过程
系统建模
多分头延时环节
回归神经网络
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职称材料
题名
基于回归神经网络的氧乐果合成过程建模与仿真
被引量:
4
1
作者
冯冬青
张新征
费敏锐
机构
郑州大学信息与控制研究所
上海大学机电工程与自动化学院
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期1522-1524,1530,共4页
基金
国家自然科学基金(60274031)
河南省自然科学基金(0311011300)。
文摘
氧乐果合成过程具有非线性、时变和不确定性的特点,难以采用常规的建模方法建立模型。BP网络可用于非线性系统的建模,但不能很好的反映实际系统的动态特性。提出了一种静态BP神经网络加多分头延时(TDL)环节构成回归神经网络建立系统动态模型的方法,用于氧乐果合成反应温度控制过程的建模与仿真研究。结果表明,该方法建立的模型误差较小、网络泛化能力较强,能较好的反应实际系统的动态特性,从而为培训操作人员的控制水平提供了低成本的仿真手段,也为自动控制算法的研究提供了仿真模型。
关键词
合成过程
系统建模
多分头延时环节
回归神经网络
Keywords
synthesis process
system identification
tdl block
recurrent neural network
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于回归神经网络的氧乐果合成过程建模与仿真
冯冬青
张新征
费敏锐
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
4
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