基于神经网络的催化裂解产品产率模型

采用神经网络方法 ,构造了一个催化裂解产品产率的BP神经网络 ,并利用Levenberg Marquardt算法来提高收敛速度及克服局部极值。模型预测结果液化石油气、汽油、柴油、丙烯和焦炭加损失产率的误差分别为 1.8% ,2 .4% ,5 .7% ,5 .8% ,6.3 % ,能够满足工业应用需求。