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基于组合神经网络的软测量技术研究  
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【英文题名】 Study on Soft Sensor Based on Stacked Neural Networks
【作者】 金洪鑫;
【导师】 潘海;
【学位授予单位】 浙江工业大学;
【学科专业名称】 化学工程
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 浙江工业大学
【网络出版投稿时间】 2011-03-03
【关键词】 聚丙烯; 熔融指数; 组合预测; 人工神经网络;
【英文关键词】 polypropylene; melt index; soft sensor; combined forecasting; artificial neural network;
【中文摘要】 熔融指数是聚丙烯生产过程中最重要的质量指标。由于工艺设备以及技术上的原因,熔融指数难以在线测量,从现场采集聚丙烯产品样品进行化验则会造成测量滞后的存在,导致无法对熔融指数进行有效在线控制。针对聚丙烯生产过程熔融指数测量存在的难题,提出一种组合神经网络软测量建模方法,并用于建立熔融指数的软测量模型。 本文的主要研究内容如下: (1)首先简单介绍了聚合过程的特点,以及聚合反应过程研究存在的问题。探讨了软测量技术在聚合反应过程应用的可行性和意义。介绍了软测量技术的基本思想和实现步骤,并对各种软测量建模方法及其在工业领域中的应用现状进行了综述,并指出软测量技术在处理强非线性和不确定性对象时还有待完善。 (2)具体分析了常用的BP神经网络算法,包括BP网络结构和BP训练过程及算法。针对人工神经网络在建立非线性对象模型时的缺点,引入组合预测方法。对组合预测的研究现状、分类、组合系数的确定进行了详细的介绍。最后将神经网络与组合预测方法相结合提出了组合神经网络,并将最小化最大绝对误差作为求解组合权重的准则,提出了基于最小化最大绝对误差的组合神经网络建模方法。 (3...
【英文摘要】 Melt index is the most important indicator of quality in the production process of polypropylene. Because of the constraints of process equipment and technical, the melt index is difficult to measure online. If we directly measure the melt index of the polypropylene product samples, that will result the measurement delay, melt index can not be controlled effectively online. Because the melt index is difficult to measure online, model of melt index prediction based on stacked neural networks was esta...
【更新日期】 2011-04-15

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导师：潘海    导师单位：浙江工业大学    学位授予单位：浙江工业大学
[1] 金洪鑫.基于组合神经网络的软测量技术研究[D]. 浙江工业大学,2010
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