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原油常压蒸馏过程的人工神经网络建模方法
被引量:
1
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作者
杨凌
张子范
《兰州铁道学院学报》
2002年第6期10-13,共4页
基于神经网络的函数逼近理论以及多层前馈神经网络对非线性现象的强有力刻画与建模能力,对原油常压蒸馏塔侧线抽出馏份进行了神经网络建模,并用GA-BP算法对所建网络模型进行学习和检验,获得了较为满意的结果,探索了用人工神经网络方法...
基于神经网络的函数逼近理论以及多层前馈神经网络对非线性现象的强有力刻画与建模能力,对原油常压蒸馏塔侧线抽出馏份进行了神经网络建模,并用GA-BP算法对所建网络模型进行学习和检验,获得了较为满意的结果,探索了用人工神经网络方法建立油品质量估计模型的现实性与可行性.
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关键词
原油
常压蒸
馏
人工神经网络
建模方法
函数逼近
侧线馏份
遗传算法
BP算法
石油加工
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职称材料
题名
原油常压蒸馏过程的人工神经网络建模方法
被引量:
1
1
作者
杨凌
张子范
机构
兰州大学信息科学与工程学院
出处
《兰州铁道学院学报》
2002年第6期10-13,共4页
文摘
基于神经网络的函数逼近理论以及多层前馈神经网络对非线性现象的强有力刻画与建模能力,对原油常压蒸馏塔侧线抽出馏份进行了神经网络建模,并用GA-BP算法对所建网络模型进行学习和检验,获得了较为满意的结果,探索了用人工神经网络方法建立油品质量估计模型的现实性与可行性.
关键词
原油
常压蒸
馏
人工神经网络
建模方法
函数逼近
侧线馏份
遗传算法
BP算法
石油加工
Keywords
neural networks model - building
function approximation
side cut
genetic algorithm
BP algorithm
分类号
TE624.2 [石油与天然气工程—油气加工工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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原油常压蒸馏过程的人工神经网络建模方法
杨凌
张子范
《兰州铁道学院学报》
2002
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