【摘 要】
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实现制浆蒸煮终点的精确预测是稳定纸浆质量的关键,也是制浆行业一直未能很好解决的难题.利用径向基函数网络(RBFN)的最佳逼近性能和主成分回归(PCR)的空间变换技术,提出了一
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实现制浆蒸煮终点的精确预测是稳定纸浆质量的关键,也是制浆行业一直未能很好解决的难题.利用径向基函数网络(RBFN)的最佳逼近性能和主成分回归(PCR)的空间变换技术,提出了一种径向基函数网络-主成分回归(RBFN-PCR)的建模方法.RBFN-PCR方法在确定隐含层结构和参数时,将隐单元数取为训练样本数,径向基函数中心矢量取相应样本值,宽度参数采用尝试方法选取,隐含层到输出层的网络权系数运用PCR求解.RBFN-PCR方法既保留了径向基函数网络的结构,又用数学方法直接求解,免去了冗长的训练过程和其它诸多欠缺.将RBFN-PCR方法用于间歇制浆蒸煮终点预测的建模,并通过实际生产数据对模型进行验证,结果显示模型的平均预测相对误差为6.21%,与文献上的10.62%相比,预测精度提高了许多.
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