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针对流程工业中难以直接测量的变量研究了其软测量方法。采用局部强逼近性能的RBF神经网络对被测变量进行建模;提出用峰值密度函数法确定RBF网络的隐含层节点数;设计样本信息分析算法提取样本特征,结合精度要求,初始化节点的中心向量和接收域宽度,消除了利用随机数等方法初始化训练参数和网络参数所造成的不确定性问题,同时提高了网络的收敛速度和精度;整个过程分别采用改进的梯度法、带有遗忘因子的最小二乘法等算法进行设计。利用改进的RBF网络对原油的直馏宽窄馏分的临界温度变量进行软测量建模、仿真。实验结果表明,基于改