【摘 要】
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针对非线性动态化工过程建模存在的问题 ,提出了一种新的反馈神经网络结构 ,并将状态反馈、时间序列延迟以及集中节点的概念结合起来 ,用于提高反馈神经网络的性能 ,同时又使
【机 构】
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清华大学化学工程系!北京100084;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目!(编号 :2 9910 761863 )
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针对非线性动态化工过程建模存在的问题 ,提出了一种新的反馈神经网络结构 ,并将状态反馈、时间序列延迟以及集中节点的概念结合起来 ,用于提高反馈神经网络的性能 ,同时又使得网络结构不至于太复杂。在用此网络结构建模的时候 ,成功地将BP算法用于网络模型的训练。文中将这种反馈神经网络结构分别对一个单输入单输出 (SISO)的非线性动态系统和一个多输入单输出 (SIMO)的连续全混釜 (CSTR)模型进行建模 ,并将所得模型与基于静态BP神经网络所得的模型在模型输出精度和抗干扰性等方面进行了比较 ,证明了该反馈神经网络在动态过程建模中能够比静态BP模型更好地反映出动态过程的输入输出关系 ,并具有一定的抗干扰能力。
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