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非线性量化小模型神经网络在溶出循环母液配比模型中的应用
北大核心
CSCD
CSTPCD
作者:
王华秋
廖晓峰
发表期刊:
信息与控制 2010年1期
关键词:
溶出预脱硅
循环母液
配比模型
非线性量化
小脑模型神经网络
摘要:
采用自适应算法对小腩模型神经网络的概念映射进行设计,提出了非线性量化小脑模型神经网络算法,提高小脑模型神经网络的计算速度和精度以满足复杂动态环境下的非线性实时控制的需要.提出了基于非线性量化小脑模型神经网络的溶出预脱硅系统时间序列预测模型,用于准确实时地预测循环母液加入量,在此基础上进行循环母液投放措施优化.试验说明了该模型在对化工软计算的预测精度和快速性上具有明显的优越性,本模型已应用于某氧化铝厂工艺优化系统中,动态调节循环母液投放量以节省原料.