基于和声搜索优化多T-S模糊神经网络的聚合釜过程软测量建模

来源 :仪器仪表学报 | 被引量 : 18次 | 上传用户：liuxing20090113

【摘要】

：

根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出一种基于模糊C均值聚类算法的多T-S模糊神经网络模型对聚氯乙烯(polyvinylchlorid,PVC)聚合生产过程中的氯乙烯(vinyl chloride monomer,VCM)转化率和转化速率进行预测。首先采用主元分析来对软测量模型的辅助变量进行选择以降低模型维数,并提出和声搜索和最小二乘法相结合的混合优化算法来优化T-S模糊神经网络

【作者】

：

高淑芝高宪文王介生

【机构】

：

东北大学信息科学与工程学院,沈阳化工大学信息工程学院

【出处】

：

仪器仪表学报

【发表日期】

：

2011年03期

【关键词】

：

聚合釜多T-S模糊神经网络主元分析软测量和声搜索 polymerizer multi T-S fuzzy neural network principa

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