论文摘要
建立了基于神经网络（ANNs）的智能模型,模拟正戊烷裂解制备低碳烯烃工艺,并采用均方误差（MSE）和回归系数（R2）评价模型性能。研究发现,智能模型的训练算法和拓扑结构影响其性能。通过优化训练算法与拓扑结构建立了LM24223模型,展示良好的计算精度,接近于实验误差。此外,通过减少训练数据,考察LM24223模型的稳定性。研究发现,LM24223模型的MSE值始终在10-3～10-5范围内,并且R2值接近于1,验证了该模型的适用性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 侯旭,刘兴旺,竺伟俊
关键词: 智能模型,神经网络,低碳烯烃,正戊烷裂解
来源: 长春工业大学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 有机化工,自动化技术
单位: 长春工业大学化学工程学院,长春工业大学材料科学高等研究院
基金: 国家自然科学基金青年基金(21908010),吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20191314KJ)
分类号: TQ221.2;TP18
DOI: 10.15923/j.cnki.cn22-1382/t.2019.6.02
页码: 527-533+633
总页数: 8
文件大小: 2767K
下载量: 63
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