基于互补神经网络级联模型的聚丙烯MFR预报

基于互补神经网络级联模型的聚丙烯MFR预报

论文摘要

提出了一种基于集成数据处理的,由高斯基-自适应复合基函数构成的互补径向基函数(RBF)神经网络系统和隐马尔科夫模型(HMM)的聚丙烯熔体流动速率(MFR)预报方法。首先构造HES-KDE-TVW集成数据处理方法,挖掘建模数据规律;然后构造自适应复合基函数,搭建互补的RBF神经网络预报模型;最后引入HMM对聚丙烯生产过程中的随机误差进行估计。经过工厂实际数据检验,模型在精度、泛化性及可靠性方面具有较好的综合性能。此种建模方法能为聚丙烯生产过程中牌号切换和质量控制提供一种备选的指导方案。

论文目录

  • 1 建模部分
  •   1.1 建模前HES-KDE-TVW集成数据处理
  •     1.1.1 Holt-Winters指数平滑 (HES)
  •     1.1.2 核密度估计 (KDE)
  •     1.1.3 时间_变量维度加权 (TVW)
  •   1.2 预报模型及主要算法
  •     1.2.1 基于NARMA-L2框架的RBF神经网络预报模型
  •     1.2.2 自校正预测控制算法
  •   1.3 模型的两次误差补偿
  •     1.3.1 基于自适应复合基函数的RBF神经网络 (Ada_CRBFNN) 误差补偿
  •     1.3.2 基于隐马尔科夫模型 (HMM) 的随机误差估计
  • 2 实验过程与结果
  •   2.1 聚丙烯生产过程简述
  •   2.2 模型数据
  •   2.3 误差评价指标
  •   2.4 结果与讨论
  •     2.4.1 HES-KDE-TVW集成数据处理方法对预报结果的影响
  •     2.4.2 高斯基-自适应复合基互补的RBF神经网络对预报结果的影响
  •     2.4.3 HMM对预报结果的影响
  • 3结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 陈红梅

    关键词: 集成数据处理,自适应复合基函数,神经网络,隐马尔科夫模型,聚丙烯熔体流动速率预报

    来源: 塑料科技 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 有机化工

    单位: 潍坊学院机电与车辆工程学院

    基金: 潍坊市科技开发项目(2018GX013)

    分类号: TQ325.14

    DOI: 10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2019.07.006

    页码: 28-35

    总页数: 8

    文件大小: 2385K

    下载量: 76

    相关论文文献

    • [1].基于优化神经网络的地质灾害监测预警仿真[J]. 计算机仿真 2019(11)
    • [2].基于进化神经网络的304不锈钢车削加工表面粗糙度预测[J]. 轻工机械 2019(06)
    • [3].时频联合长时循环神经网络[J]. 计算机研究与发展 2019(12)
    • [4].几种典型卷积神经网络的权重分析与研究[J]. 青岛大学学报(自然科学版) 2019(04)
    • [5].基于GA-BP神经网络异纤分拣机检测参数优化[J]. 棉纺织技术 2020(01)
    • [6].基于集成神经网络的织物主观风格预测研究[J]. 纺织科技进展 2020(01)
    • [7].试析神经网络技术在机械工程中的应用及发展[J]. 网络安全技术与应用 2020(02)
    • [8].一种深度小波过程神经网络及在时变信号分类中的应用[J]. 软件 2020(02)
    • [9].不同结构深度神经网络的时间域航空电磁数据成像性能分析[J]. 世界地质 2020(01)
    • [10].基于深度神经网络的航班保障时间预测研究[J]. 系统仿真学报 2020(04)
    • [11].基于生成对抗网络和深度神经网络的武器系统效能评估[J]. 计算机应用与软件 2020(02)
    • [12].基于循环神经网络的双轴打捆机智能换挡策略研究[J]. 安徽工程大学学报 2020(01)
    • [13].基于图神经网络的实体对齐研究综述[J]. 现代计算机 2020(09)
    • [14].基于改进的循环神经网络深度学习跌倒检测算法[J]. 电脑编程技巧与维护 2020(03)
    • [15].神经网络探索物理问题[J]. 物理 2020(03)
    • [16].基于GA-BP神经网络的城市用水量预测[J]. 现代电子技术 2020(08)
    • [17].基于深度神经网络的药物蛋白虚拟筛选[J]. 软件工程 2020(05)
    • [18].基于轻量级神经网络的人群计数模型设计[J]. 无线电工程 2020(06)
    • [19].高效深度神经网络综述[J]. 电信科学 2020(04)
    • [20].含磁场耦合忆阻神经网络放电行为研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版) 2020(03)
    • [21].基于神经网络及特征运算的老年人平衡能力分析[J]. 重庆工商大学学报(自然科学版) 2020(04)
    • [22].神经网络技术在机械工程中的应用及发展探析[J]. 科技创新与应用 2020(18)
    • [23].基于竞争神经网络的变电站巡视周期分类[J]. 科技创新与应用 2020(18)
    • [24].基于双向循环神经网络的语音识别算法[J]. 电脑知识与技术 2020(10)
    • [25].结合相似日与改进神经网络的短期光伏发电预测[J]. 广西电业 2020(04)
    • [26].基于神经网络的流感大数据分析[J]. 中华医学图书情报杂志 2020(03)
    • [27].长短时记忆神经网络在地电场数据处理中的应用[J]. 地球物理学报 2020(08)
    • [28].基于门控循环单元神经网络的公交到站时间预测[J]. 南通大学学报(自然科学版) 2020(02)
    • [29].鼠脑神经网络的同步辐射3D成像研究[J]. 核技术 2020(07)
    • [30].基于长短记忆神经网络的短期光伏发电预测技术研究[J]. 华北电力大学学报(自然科学版) 2020(04)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    基于互补神经网络级联模型的聚丙烯MFR预报
    下载Doc文档

    猜你喜欢