| 应用多神经网络建立动态软测量模型 |
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| 引用本文： | 罗健旭,邵惠鹤. 应用多神经网络建立动态软测量模型[J]. 化工学报, 2003, 54(12): 1770-1773 |
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| 作者姓名： | 罗健旭 邵惠鹤 |
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| 作者单位： | 上海交通大学自动化研究所，上海 200030 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划资助项目 (No 2 0 0 1AA413 13 0 )~~ |
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| 摘 要： | 引 言由于神经网络具有强大的逼近非线性函数的能力 ,因此用神经网络来建立软测量模型是目前被广泛采用的一种方法 .应用最多的是多层前向传播网络 (MFNN)和径向基函数网络 (RBF) .这些网络是静态网络 ,建模所需样本是与时间无关的离散数据 ,这样获得的模型称为软测量静态模型
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| 关 键 词： | 软测量 多神经网络 精馏塔 |
| 文章编号： | 0438-1157(2003)12-1770-04 |
| 收稿时间： | 2002-08-20 |
| 修稿时间： | 2002-08-20 |
DEVELOPING DYNAMIC SOFT SENSORS USING MULTIPLE NEURAL NETWORKS |
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| LUO Jianxu,SHAO Huihe. DEVELOPING DYNAMIC SOFT SENSORS USING MULTIPLE NEURAL NETWORKS[J]. Journal of Chemical Industry and Engineering(China), 2003, 54(12): 1770-1773 |
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| Authors: | LUO Jianxu SHAO Huihe |
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| Abstract: | Since in practical industrial applications, soft sensors based on static models often lead to low accuracy and poor robustness, a multiple neural network (MNN) model is presented to develop dynamic soft sensors. The approach is applied to building a dynamic soft sensor estimating the production component in a simulated binary distillation unit and good results are obtained. |
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| Keywords: | soft sensor multiple neural network distillation column |
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