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乙醇偶合制备C4烯烃工艺广泛应用于化工生产,探寻实现乙醇转化率与烯烃收率最大化的催化剂组合与温度条件具有重要意义。根据反应过程性能数据,分别运用多元回归与BP网络建立反应条件与烯烃收率的回归预测模型,结果表明BP网络模型对烯烃收率的预测值有较高的精度。建立多目标优化模型,基于BP网络良好的预测能力,采用NSGA-II算法进一步优化可得满足目标的催化剂与温度方案,此时乙醇转化率与烯烃收率分别为64.67%,35.921%。随后进一步分析比较NSGA-II算法和经典遗传算法分别优化BP网络模型获得的烯烃收率预测误差,验证了所用算法的精确性与有效性。 相似文献
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陈海宇 《化工自动化及仪表》2011,38(1)
研究BP神经网络算法,建立一套神经网络预测模型,用于预测评价油气层的油气损害程度,为保护油气层拔高油气产量提供有力帮助.利用MATLAB 7.9.0中的BP神经网络算法Levenberg-Marquardt作为神经网络预测模型,以实验生产井的油气层数据作为训练样本,对该井区油气层进行预测准确率达到了95%.为提高油气的生产和推广神经网络系统在油气预测方面的应用起到了积极促进作用. 相似文献
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基于Sigmoid函数参数调整的双隐层BP神经网络的板形预测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种改进的BP神经网络处理板形缺陷数据的方法,建立双隐层BP神经网络模型,并对Sigmoid激活函数的形状进行调节。将其应用到冷轧的板形缺陷识别中,与利用Levenberg-Marquardt规则训练的BP神经网络预测结果作对比,表明该方法不仅有效地减少双隐层BP网络的学习时间,同时改善了网络的泛化能力,有利于板形缺陷在线识别。 相似文献
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基于改进BP网络与MISO模型的污水系统建模 总被引:6,自引:0,他引:6
利用共轭梯度学习算法改善了BP神经网络的性能,并提出四层BP网络用于污水处理过程水质指标的建模和模拟,在一定程度上避免了采用负梯度方向学习算法收敛速度慢和易陷于局部极小点的缺点,提高了模型的精度,在处理大量数据和在线控制时显得尤为重要;利用改进后的BP网络对某污水处理厂的进出水水质建立了MIMO和MISO模型,并进行了对比和评价分析。 相似文献
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以食品输送系统的塑料齿轮为研究对象,首先利用正交试验法进行翘曲分析,得到最小翘曲量为1.952 mm。然后利用正交试验中的工艺参数和翘曲量分别作为输入层和输出层来构建一个三层的BP神经网络,经过训练和测试,得到一个性能较好的神经网络模型。最后利用这个模型计算粒子群优化(PSO)算法各粒子的初始适应度值,并以翘曲量为目标对工艺参数进行优化。优化得到的塑料齿轮最小翘曲量为1.853 mm,经过翘曲分析验证后得到翘曲量值为1.830 mm,误差1.2%,相比于正交试验法优化效果更好。 相似文献
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为了使传统的BP神经网络预测控制的收敛速度更快、准确率更高,提出一种改进的人工鱼群算法。分别用BP神经网络、PSO-BP神经网络和IAFSA-BP神经网络来优化预测控制系统的建模部分和滚动优化部分,并进行仿真试验,结果表明:IAFSA-BP神经网络优化后的预测模型精度更高,并且滚动优化部分的响应速度加快,控制系统更稳定。 相似文献
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将BP神经网络用于电力负荷预测。给出了具体的数据处理方法、神经网络构造及预测结果评价方法。在南京市夏季电力负荷统计数据集上面的实验结果表明.BP神经网络能够对电力负荷进行较好地预测。 相似文献
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以某塑料拼插齿轮玩具为研究对象,采用自然平衡法设计1模144腔注塑模具。对有限元模型进行合理简化,并采用Moldflow软件进行塑料齿轮注射成型过程中的流动和翘曲分析。针对初始方案中出现的熔接痕和翘曲等缺陷,建立齿轮玩具BP 人工神经网络模型,通过BP神经网络算法训练各工艺参数,并对体积收缩率和总翘曲量进行预测。将训练后较优的工艺参数组合应用于注射成型后,使得该塑料齿轮熔接痕分布改变,翘曲变形量明显降低。 相似文献
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基于BP人工神经网络的橡胶老化预报模型 总被引:5,自引:0,他引:5
依据BP神经网络系统能够利用人工智能的方法,准确分析多变量非线性系统的特性,采用多层向前BP神经网络系统建立起了橡胶老化预报模型。并利用此模型计算分析了丁基硫化橡胶基于温度与时间老化预报。结果表明,模型计算与实验在结果上有较好的一致性。 相似文献
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教学是学校的基本功能,正确评价教学质量具有重要的实际意义。本文在分析现有教学评价方法的基础上,结合BP神经网络的特点,探讨了基于BP神经网络的教学质量评价方法。通过分析教学质量评价体系,我们构建了教学质量评价BP神经网络模型,模拟检验结果表明,BP神经网络可以有效、准确地评价教学质量。 相似文献
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自来水厂采用臭氧化工艺时臭氧投加量通常由生产经验判断确定,缺乏一定的准确性和时效性.根据浙江省T水厂150组实际运行样本数据,选用BP神经网络构建臭氧投加系统的前馈控制模型,能够在给定的工艺参数条件下较好地预测出水水质情况,也可根据进水水质情况和预期出水水质目标对所需的臭氧投加量进行预测.结果表明:基于BP神经网络的臭... 相似文献
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提出基于LDIW-PSO算法优化的BP神经网络温度补偿方法。优化的BP神经网络使用LDIWPSO算法调整其权值和阈值,使之收敛速度快,不会产生局部极小值问题。通过实验和仿真结果可以看出:该算法对温度补偿精度高、误差小,效果明显。 相似文献