基于反馈神经网络的动态化工过程建模

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。

关键词：动态过程、神经网络、反馈、集中节点

所属期刊栏目：18

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：2004-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：105-110