多频率系统动态插值神经网络软测量建模

针对某些化工过程关键变量难以在线测量的问题,提出了一种基于多采样率系统的时间序列神经网络的软测量建模方法,建立了动态插值神经网络模型,并利用增强粒子群算法实现了网络参数的优化。将此方法用于实验室模拟建模,实现了变量的在线预估,并对网络的训练效果和泛化性能进行了分析,表明其建模效果明显优于普通静态神经网络。