基于神经网络的丙烯腈流化床反应器的模拟与离线优化

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利用人工神经网络的方法建立了工业合成丙烯腈流化反应器的数学模型。采用遗传算法与梯度下降法相结合的方法训练神经网络的权值和阀值。经过训练和可靠性检验的人工神经网络能够满足工业生产的模拟要求。利用单纯型算法与遗传算法相结合的优化方法合成丙烯腈工业流化反应器进行了操作系统优化,为在线实时优化控制奠定了基础。
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