基于非線性主成分分析與神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)預測模型.pdf

1、化工生產(chǎn)過程中，產(chǎn)品質(zhì)量指標和生產(chǎn)過程中參數(shù)的預測和控制，對于保證生產(chǎn)系統(tǒng)的連續(xù)運行、提高產(chǎn)量和質(zhì)量起著十分重要的作用。 氫氮比是合成氨生產(chǎn)中一個極為重要的控制指標。針對氫氮比控制大滯后、非線性和時變性的特點，運用非線性主成分分析方法與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，在大量實測生產(chǎn)數(shù)據(jù)的基礎上，建立了氫氮比預測模型。建模時，首先對變量即影響因素進行降維處理，用2個主成分反映5個變量所包含的94.85％的信息。以降維所得的主成分作為模型輸入變量，

2、經(jīng)過網(wǎng)絡訓練、回想及數(shù)據(jù)預測等大量的比較計算，確定了模型結構，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡氫氮比預測模型。與實測氫氮比相比，預測氫氮比的絕對誤差的平均值為0.0352,平均相對誤差為1.6926％，能夠滿足對合成塔入口氫氮比進行實時控制的要求，且具有訓練速度快、預測迅速的特點。 磷銨產(chǎn)品的水分含量是重要的質(zhì)量指標。針對生產(chǎn)過程中影響因素眾多，水分含量較難預測和控制的現(xiàn)狀，首先用非線性主成分分析方法處理原始數(shù)據(jù)樣本以減少變量數(shù)目。采用3個主成分