【摘 要】
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人工神经网络(ANN)是一种有效的建模方法,尤其适用于机理复杂的化工过程,故应用ANN技术来研究苯乙烯-马来酸酐半连续本体共聚合过程的建模方法,并用原始实验数据训练BP网络,
【机 构】
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浙江大学化学工程与生物工程学系,浙江工业大学化工学院
【基金项目】
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国家重点实验室基金，浙江省自然科学基金
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人工神经网络(ANN)是一种有效的建模方法,尤其适用于机理复杂的化工过程,故应用ANN技术来研究苯乙烯-马来酸酐半连续本体共聚合过程的建模方法,并用原始实验数据训练BP网络,来预测本体共聚合过程的目标变量——反应转化率是合适的.由于标准BP训练算法的训练速度较慢, 提出了一种改进的训练算法 (marquardt算法)来提高网络的训练速度.结果表明,改进的训练算法提高收敛速度10倍以上,在不同的初始条件下,如停留时间5小时、聚合温度110～120℃和马来酸酐进料分量7%～10%,能得到满意的收敛点.在3个输
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