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1、 本文研究應(yīng)用基于輸入訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)裂解爐進(jìn)行過程建模，引入自適應(yīng)動(dòng)量因子和學(xué)習(xí)速率，改進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，加快了網(wǎng)絡(luò)收斂速度；將機(jī)理模型計(jì)算數(shù)據(jù)與現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)相結(jié)合，獲得正交性和完備性較好的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，增強(qiáng)模型的外推能力和可信度；研究應(yīng)用粒子群算法解決乙烯裂解爐的操作優(yōu)化；在乙烯丙烯收率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上，以裂解爐在整個(gè)運(yùn)行周期內(nèi)乙烯平均產(chǎn)量最大化為目標(biāo)函數(shù)，優(yōu)化操作命題，獲得裂解爐的最優(yōu)化操作條件，研究應(yīng)用主元分
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