【摘 要】
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该文以乙烯裂解炉的乙烯收率为研究对象,研究了多模型软测量建模的方法及其应用,主要研究内容包括一下几个方面:1、介绍了建立软测量模型的各种主要方法,并比较了各种方法的
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该文以乙烯裂解炉的乙烯收率为研究对象,研究了多模型软测量建模的方法及其应用,主要研究内容包括一下几个方面:1、介绍了建立软测量模型的各种主要方法,并比较了各种方法的适用范围以及优缺点.2、输入数据的预处理方面.在该课题中,主要作了三方面的工作:一、输入数据的误差剔除,在这部分内容中,包括使用统计方法对粗大误差的剔除,重点比较使用数字滤波和小波滤波来剔除输入数据随机误差的方法,并通过建模的效果来体现各种方法的有效性.二、输入数据的聚类方法的研究和比较,为下面两章建立多模型网络中的应用,作好理论上的准备.三、由于RBF网络的训练精度和泛化能力存在矛盾,在这一部分中通过将输入数据的分组研究,通过使用一种简单的方法达到精度和泛化能力达到一个好的平衡,简化训练过程.这一部分还包括数据归一化方面问题的讨论.3、主要对神经网络的几种主要建模方式进行了比较,主要是对RBF神经网络以及改进型网络方法进行研究,并在此基础上深入研究了多模型神经网络的建模方法,对多模型神经网络的建模方法进行了改进.并以乙烯裂解炉产品--乙烯收率为背景进行仿真试验,并和传统神经网络建模方法进行比较.说明了这种方法的有效性.4、小波网是把小波理论和神经网络有机地结合,优势互补.近年来,越来越多的将其应用于软测量建模实践之中,在该课题的研究中,通过建立几种不同的小波网,并在这个基础上研究多小波网的集成方法,建立多小波网软测量模型.并且和以RBF网络为基础建立的多模型软测量模型进行比较.并通过以乙烯裂解炉产品--乙烯收率为背景的仿真试验证明其有较好的模型拟合精度以及泛化能力.
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