DMS中人工神经网络的在线训练法

摘要：

基于ANN(artificial neural network)的分馏塔侧线质量指标动态在线检测系统,简称DMS(dynamic on-line monitoring system),成功地应用于炼油厂粗汽油干点、柴油凝点、Reid蒸汽压、闪点、冰点等的实时、在线、动态检测,达到很高的预测精度,极大地改善了分馏塔的控制性能,实现了分馏塔的操作优化.本文提出一种新的网络训练方法——在线训练法,提高了在线检测系统的预测精度.实际应用表明,这种方法可以有效克服人工神经网络离线训练的不足,提高动态在线检测系统的可靠性,并且省时省力.

关键词：人工神经网络、在线训练、分馏塔、侧线质量、在线动态检测

所属期刊栏目：52

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金29910761863

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1068-1071