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采用神经网络方法，构造了一个催化裂解产品产率的BP神经网络，并利用Levenberg-Marquardt算法来提高收敛速度及克服局部极值。模型预测结果液化石油气、汽油、柴油、丙烯和焦炭加损失产率的误差分别为1.8%，2.4%，5.7%，5.8%，6.3%，能够满足工业应用需求。
基于神经网络的催化裂解产品产率模型
【摘 要】
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采用神经网络方法，构造了一个催化裂解产品产率的BP神经网络，并利用Levenberg-Marquardt算法来提高收敛速度及克服局部极值。模型预测结果液化石油气、汽油、柴油、丙烯和焦炭
【机 构】
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华东理工大学
【出 处】
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炼油设计
【发表日期】
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2001年2期
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