基于多神经网络的发酵过程菌丝浓度估计

某些发酵过程的参数,如菌丝浓度等难于在线测量,采用软测量的方法来进行估计是一种行之有效的方法。由于发酵过程的复杂性,传统的软测量方法难以获得准确的结果。该文采用多神经网络模型方法,充分利用尽可能得到的可在线测量信息,可有效地提高模型的估计精度和鲁棒性。该文采用的方法较传统的神经网络模型能更好地融合对被估计参数有用的冗余信息,从而达到更好的建模效果。应用实际数据的估计结果表明该软测量方法的优越性。