基于PCA-RBF神经网络的乙烯氧化反应器收率预测模型

摘要：

依据工艺机理和先验知识,初选了乙烯氧化反应器的收率神经网络预测模型的输入变量,用主元分析方法对输入变量进行主元分解,消除了变量之间的相关性,减少了输入变量数,简化了RBF神经网络的结构.仿真结果表明,PCA-RBF网络模型结构具有很强的预测能力.

关键词：主元分析(PCA)、RBF神经网络、乙烯氧化反应器、收 率

分类号：TP273(自动化技术及设备)

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：14-16,33