【摘 要】
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针对聚丙烯的生产过程是一个大滞后、时变、非线性的复杂系统,提出了基于主成分分析（PCA）的RBF神经网络聚丙烯熔融指数建模方法。该方法用主元分析对高维输入变量进行预处理,构
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针对聚丙烯的生产过程是一个大滞后、时变、非线性的复杂系统,提出了基于主成分分析（PCA）的RBF神经网络聚丙烯熔融指数建模方法。该方法用主元分析对高维输入变量进行预处理,构造反应过程信息的低维主元变量,再经径向基函数神经网络对主元变量进行建模。该方法不仅简化了神经网络的结构,而且可以借助主元分析方法对过程故障和过失误差进行侦破,避免导致模型的错误输出。理论分析和实验结果表明,基于PCA和RBF网络方法的聚丙烯熔融指数建模具有精度高、鲁棒性强的优点,有利于工业生产应用。
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