【摘 要】
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本文以DOP企业酯化反应装置的苯酐转化率为研究背景，对神经网络的软测量建模方法及其在装置中的实施方案进行了研究。 文章在分析了传统BP神经网络基础上，提出了改进BP算法，
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本文以DOP企业酯化反应装置的苯酐转化率为研究背景，对神经网络的软测量建模方法及其在装置中的实施方案进行了研究。
文章在分析了传统BP神经网络基础上，提出了改进BP算法，该算法能克服原模型的不足，有效提高网络训练速度和精度。针对传统RBF网络训练算法的缺陷，在模糊C均值聚类RBF网络训练算法基础上引入竞争学习算法。
本文揭示了该算法比传统RBF训练算法具有更好的拟合和预测能力，并对以上模型进行了仿真分析。然后基于现场数据和机理分析的基础上，确定了苯酐转化率软测量模型的辅助变量，并利用BP网络、BP模糊神经网络以及基于模糊C均值聚类算法的RBF神经网络分别建立软测量模型。
本文通过几种建模方法的仿真比较，引入竞争学习算法的模糊C均值RBF神经网络具有误差小、泛化能力强的特点。将以上软测量模型用于酯化反应装置的苯酐转化率测量，生产实践证明该方法对苯酐转化率的实时监控具有良好的效果。
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