基于神经网络的加热器建模方法

摘要：

基于带有回归单元的Elman神经网络对腈纶生产中的加热器进行建模,采用一种带惯性项的动态反向传播学习算法,克服了通常的动态BP算法振荡和收敛速度慢的弱点. 实例表明,利用该方法迭代后的学习结果最大相对误差为0.1%.

关键词：神经网络、非线性、建模、加热器

所属期刊栏目：25

分类号：TE273+.5(钻井工程)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：85-87