【摘 要】
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构建一个基于主元分析的气体膜分离过程的RBF神经网络软测量模型，研究氢回收过程中一些难以测量的重要性能参数。在炼厂气氢回收研究中提出的通过测量间接变量建立软测量模型方案的基础上，融入主元分析思想，先对间接测量变量进行主元分析，得到为主导变量提供关键信息的变量，再建立RBF神经网络对目标变量进行研究分析。基于实验数据和RBF神经网络模型，利用MATLAB软件平台对氢回收过程的重要性能参数分析研究，仿
【机 构】
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College of Information Science&Technology, Hainan University, Haikou 570228, China
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构建一个基于主元分析的气体膜分离过程的RBF神经网络软测量模型，研究氢回收过程中一些难以测量的重要性能参数。在炼厂气氢回收研究中提出的通过测量间接变量建立软测量模型方案的基础上，融入主元分析思想，先对间接测量变量进行主元分析，得到为主导变量提供关键信息的变量，再建立RBF神经网络对目标变量进行研究分析。基于实验数据和RBF神经网络模型，利用MATLAB软件平台对氢回收过程的重要性能参数分析研究，仿真结果证明了此模型的正确性和理论分析的合理性。主元分析的融入简化了气体膜分离过程重要性能参数在线检测的研究过程。
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