【摘 要】
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本文以裂解炉生产工艺中燃料气热值分析为实际应用背景,对软测量建模方法进行了研究,重点分析了模糊神经网络建模技术.运用传统的建模方法建立了RBF网络模型,从实际出发说明
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本文以裂解炉生产工艺中燃料气热值分析为实际应用背景,对软测量建模方法进行了研究,重点分析了模糊神经网络建模技术.运用传统的建模方法建立了RBF网络模型,从实际出发说明了如何运用神经网络建立模型.随后本文结合进化算法、模糊神经网络,提出一种基于蚁群聚类的模糊神经网络算法,神经网络采用RBF网络结点结构,聚类采用二级结构蚁群聚类算法作为一级聚类而模糊C均值聚类(FCM)用于二级聚类.将上述聚类方法用于模糊神经网络构建中,仿真结果表明具有并行实时性、聚类能力强的特点.而后提出一种基于混合型蚁群搜索算法的FNN软测量建模方法:结构学习以及参数学习是模糊神经网络建立时面临的主要问题,提出一种基于蚁群算法的混合搜索策略,对用GK聚类算法建立的模糊神经网络进行参数学习,克服了蚁群算法本身搜索速度慢,BP算法易陷入局部最小的缺点.并把算法应用于化工过程裂解炉的软测量当中.
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