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微粒群神经网络在常压塔汽油干点软测量建模中的应用
引用本文:陈国初,俞金寿. 微粒群神经网络在常压塔汽油干点软测量建模中的应用[J]. 化工自动化及仪表, 2005, 32(3): 25-27
作者姓名:陈国初  俞金寿
作者单位:华东理工大学,自动化研究所,上海,200237;华东理工大学,自动化研究所,上海,200237
基金项目:教育部博士点专项基金资助项目(20030251003)
摘    要:首先将微粒群优化算法用于神经网络连接权值和阈值的训练,构造微粒群神经网络,然后将微粒群神经网络用于常压塔汽油干点软测量建模。通过与实际值的对比,结果表明基于微粒群神经网络的软测量模型具有良好的性能和极好的应用前景。

关 键 词:微粒群优化算法  神经网络  常压塔  汽油干点  软测量模型
文章编号:1000-3932(2005)(03)-0025-03
修稿时间:2005-04-15

Application of Particle Swarm Optimization Neural Network in Soft-sensor Modeling of Gasoline Endpoint of Crude Distillation Unit
CHEN Guo-chu,YU Jin-shou. Application of Particle Swarm Optimization Neural Network in Soft-sensor Modeling of Gasoline Endpoint of Crude Distillation Unit[J]. Control and Instruments In Chemical Industry, 2005, 32(3): 25-27
Authors:CHEN Guo-chu  YU Jin-shou
Abstract:The particle swarm optimization algorithm (PSO) is applied to train artificial neural networks (NN) and construct a neural networks based on particle swarm optimization algorithm (PSONN).The PSONN is applied to construct a practical soft-sensor modeling of gasoline endpoint of crude distillation unit.After comparing with practical industrial data,the result shows that the PSONN is feasible and effective.
Keywords:particle swarm optimization algorithm  neural network  crude distillation unit  gasoline endpoint  soft-sensor modeling
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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