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基于自适应神经网络的芳烃异构化过程建模 总被引:2,自引:1,他引:1
颜学峰 《化工自动化及仪表》2006,33(5):6-8
针对芳烃异构化过程(AHIP)中影响对二甲苯(PX)产率的因素众多且复杂等特点,提出一种自适应神经网络(Adaptive ANN)以建立AHIP的各因素与PX产率的关联模型.Adaptive ANN将样本分成训练样本和校验样本,并设计过拟合判据参数.通过训练样本对网络进行训练,训练过程中以模型对校验样本的预测性能为指标,通过过拟合判据参数的计算自适应地在获得具有最佳预测性能模型时终止网络训练,克服了传统的神经网络以模型的拟合精度为指标,造成训练时间过长和过拟合等缺点. 相似文献
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提出一种新型的节点与测量数据组合检测的稳态数据协调方法。该方法通过节点检测法和测量检测法共同检测可能存在显著误差的可疑节点,以及与可疑节点相连的最可疑测量变量,并通过调整量检测法融合领域专家的先验知识判断最可疑测量变量是否存在显著误差,最终实现稳态数据协调和显著误差同步检测。该组合方法融合测量检测和节点检测方法的各自优点且克服各自的缺点。仿真研究与实际应用表明,该组合方法对有多个显著误差的系统也能给出准确的显著误差检测结果,且优于迭代测量检测方法。 相似文献
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差分进化算法以遗传算法为基础,在算法中引入扰动矢量,利用个体间的距离和方向等信息进行搜索,克服遗传算法容易“早熟”的缺陷。此外,差分进化算法收敛性及鲁棒性好,控制变量需要得不多,简单易用。分析差分进化算法的寻优性能,并将它应用于铯一铷一钒系低温硫酸催化剂中,SO2氧化反应的参数估计,证明利用差分进化算法得到的模型更加精确。 相似文献
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基于一种已有的用于连续空间问题的蚁群算法,将其修改为可以应用于TSP问题的算法,并付诸于试验当中。 相似文献
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基于局部 ? 整体相关特征的多单元化工过程分层监测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类多单元化工过程的监测问题, 提出基于局部?整体相关特征的分层故障检测与故障定位方法, 通过表征单元内部变量相关性、单元与单元间相关性、局部单元与过程整体相关性, 对过程运行状态进行判断, 以提升过程监测的准确性与可靠性. 首先, 采用典型相关分析, 通过引入邻域单元相关变量提取每个单元的独有特征和外部相关特征; 其次, 对每个单元的独有特征和所有单元的外部相关特征建立统计模型实现分层故障检测; 然后, 建立单元?变量分层贡献图, 对故障单元以及故障变量实现分层定位. 通过在Tennessee Eastman仿真过程和一个实验室级甘油精馏过程中的应用说明所提分层监测方法的有效性. 相似文献
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针对可能含有粗差的样本数据,提出一种基于改进鲁棒马氏距离和卡平方分布的粗差判别方法.首先,该算法通过CDC2-MVT(Closest distance to center-Ellipsoidal multivariate trimming)初步抗差估计样本的鲁棒马氏距离,接着通过CESD(Consistently estimate the standard deviation)渐近估计鲁棒马氏距离的标准差,从而找出最一致的观测样本.然后,基于最一致的观测样本重新估计总体的位置参数和尺度参数,进而估计改进鲁棒马氏距离,在保证估计位置参数和尺度参数抗差性的同时,克服了CDC2-MVT方法效率不足的缺点.最后,基于改进鲁棒马氏距离,通过卡平方分布判别样本数据中的粗差.仿真研究与实际应用表明,提出的粗差判别方法明显优于基于CDC2-MVT、CDCm-MVT和MCD的粗差判别方法. 相似文献