基于神经网络的催化裂解产品产率模型

摘要：

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。

关键词：催化裂解、收率、神经网络、模拟仿真

所属期刊栏目：31

分类号：TE6(石油、天然气加工工业)

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：35-38