聚丙烯腈平均分子量的软测量模型

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该文以聚丙烯腈聚合反应装置(C釜)为研究背景,针对聚丙烯腈聚合反应质量指标难以直接测量的问题,在分析其工艺机理的前提下,研究软测量方法在聚合反应中的应用.利用建立子网络模型,减少输入变量个数,简化模型结构,缩短模型训练时间.然后在此基础上建立了多元线性回归和主元回归等回归模型;应用神经网络建立BP网络和RBF等神经网络模型;并将遗传算法与神经网络相结合,建立了基于遗传算法的神经网络模型,以克服神经网络训练中存在的局部最小问题.对上述各种方法的研究是十分重要的,这些研究的结果为聚丙烯腈平均分子量软测量模型的在线实施,指导聚丙烯腈聚合装置的生产操作提供了依据.
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