制氢工艺水碳比神经网络模型研究

来源 :石油与天然气化工 | 被引量 : 0次 | 上传用户：QINJF2000000

【摘要】

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根据南京炼油厂制氢车间的生产数据,用人工神经网络(ANN)的反向传播(BP)算法对制氢装置转化生产中的水碳比进行预测.提出了适宜的人工神经网络拓扑结构,讨论了BP算法中学习速

【作者】

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张涛胡宁胡友谱李为民

【机构】

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南京炼油厂制氢车间,江苏工业学院化工系

【出处】

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石油与天然气化工

【发表日期】

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2003年6期

【关键词】

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炼油厂人工神经网络氢气制备工艺水碳比 artificial neural network BP algorithm hydrogen product

【基金项目】

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金陵石化公司资助项目

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根据南京炼油厂制氢车间的生产数据,用人工神经网络(ANN)的反向传播(BP)算法对制氢装置转化生产中的水碳比进行预测.提出了适宜的人工神经网络拓扑结构,讨论了BP算法中学习速率、动量系数及过拟合现象对网络的影响,通过生产数据的检验表明,ANN方法能准确地关联和预报制氢装置转化生产中的水碳比,水碳比预测平均相对误差为2.83%.

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