基于反馈神经网络的动态化工过程建模

作     者：WU Jian-feng 吴建锋 何小荣 陈丙珍 

作者机构：Department of Chemical Engineering Tsinghua University北京100084 

出 版 物：《计算机与应用化学》 (Computers and Applied Chemistry)

年 卷 期：2001年第18卷第2期

页      面：105-110页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0703[理学-化学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目!(编号 :2 9910 761863 ) 

主　　题：反馈神经网络 集中节点 非线性动态化工过程 系统建模 

摘      要：针对非线性动态化工过程建模存在的问题 ,提出了一种新的反馈神经网络结构 ,并将状态反馈、时间序列延迟以及集中节点的概念结合起来 ,用于提高反馈神经网络的性能 ,同时又使得网络结构不至于太复杂。在用此网络结构建模的时候 ,成功地将BP算法用于网络模型的训练。文中将这种反馈神经网络结构分别对一个单输入单输出 (SISO)的非线性动态系统和一个多输入单输出 (SIMO)的连续全混釜 (CSTR)模型进行建模 ,并将所得模型与基于静态BP神经网络所得的模型在模型输出精度和抗干扰性等方面进行了比较 ,证明了该反馈神经网络在动态过程建模中能够比静态BP模型更好地反映出动态过程的输入输出关系 ,并具有一定的抗干扰能力。