楼巍
- 作品数：2 被引量：17H指数：1
- 供职机构：浙江大学信息科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：化学工程自动化与计算机技术更多>>
- 遗传算法的聚丙烯熔融指数最优预报被引量：1
- 2011年
- 熔融指数只能通过人工取样、离线化验分析获得,时间滞后大,难以满足实时控制的要求,其软测量预报意义很大。本文提出了一种基于遗传算法的聚丙烯熔融指数最优预报方法。径向基函数(RBF)神经网络用来拟合输入与输出之间的非线性关系,用遗传算法对RBF神经网络权值进行优化。基于某石化企业聚丙烯生产过程采集的历史数据进行研究。根据反应机理以及流程工艺分析,将温度、压力、液位、氢气气相百分数、3股丙烯进料流率、2股催化剂进料流率等9个过程变量作为模型的输入。经过优化的预报模型的均方根误差从优化前的0.0107减小为0.0057;平均绝对误差从原来的0.0392减小为0.0220;平均相对误差从优化前的1.49%减小为0.94%,表明优化后模型精度大大提高。优化后的标准差从优化前的0.0496减小为0.0271,表明优化后模型具有更好的预报稳定性。希尔不等系数从优化前的0.0096减小为优化后的0.0051,表明优化后模型与实际过程具有更好的一致性。优化后的RBF神经网络模型预测结果的各项指标都明显优于优化前的RBF模型,表明遗传算法提高了原模型的预报准确性、稳定性和可靠性。
- 张志猛楼巍刘兴高
- 关键词：遗传算法
- 基于PCA-GA-RBF网络的聚丙烯熔融指数预报模型被引量：16
- 2007年
- 熔融指数是工业聚丙烯生产中决定聚丙烯牌号最重要的指标。但因缺乏在线分析仪,指标获得时间间隔长、滞后大,使聚丙烯质量控制困难。提出了一种基于PCA-GA-RBF的神经网络模型,基于真实数据对聚丙烯生产过程的熔融指数进行预报。其中,主元分析法(PCA)用来提取过程特征参数,剔除相关冗余信息;径向基(RBF)神经网络用来逼近非线性过程;遗传算法(GA)用来优化RBF网络的权值和网络层元数等结构参数。研究结果表明了所提出的熔融指数预报模型的可靠性和准确性。
- 楼巍刘兴高
- 关键词：遗传算法径向基神经网络主元分析
