应用BP神经网络预测石脑油热裂解产物收率

作     者：王国清 杜志国 张利军 张兆斌 张永刚 周从 Wang Guoqing;Du Zhiguo;Zhang Lijun;Zhang Zhaobin;Zhang Yonggang;Zhou Cong

作者机构：北京化工大学化工学院北京100029 中国石油化工股份有限公司北京化工研究院北京100013 

出 版 物：《石油化工》 (Petrochemical Technology)

年 卷 期：2007年第36卷第7期

页      面：699-704页

核心收录：

学科分类：081702[工学-化学工艺] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 

主　　题：神经网络 预测 乙烯 热裂解 石脑油 

摘      要：采用BP神经网络模型建立了石脑油裂解产物收率的预测方法。BP神经网络模型的输入层设12个结点,输出层设22结点,设一层隐含层。在保证学习训练数据具有代表性的情况下,BP神经网络模型的预测结果与实验数据相比,误差约为5%。BP神经网络模型的预测结果比非线性回归方法的预测结果要好。BP神经网络模型的外延性不强,外延的部分数据预测结果偏差较大。在能够保证基础学习训练数据的准确性和合理选取的条件下,BP神经网络模型能够应对乙烯装置原料变化频繁的情况。