Soft-sensor modeling of rectification of vinyl chloride based on improved PSO-RBF neural network

机译：基于改进的PSO-RBF神经网络的氯乙烯精馏软传感器建模

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For the purity of vinyl chloride distillation process difficultly on-line detective timely, a strategy of vinyl chloride purity soft measurement modeling based on particle swarm optimization Improved RBF neural network is proposed.Firstly, we combine the PSO algorithm with RBF neural network to optimize RBF structure parameter. Then, vinyl chloride purity soft measurement modeling and optimization is realized.Lastly, conducted a simulation verification.In the end, simulation results show that the soft measurement model has a faster convergence speed, a higher approximation accuracy,and a stronger real-time prediction ability.

机译：针对氯乙烯蒸馏过程中难以及时在线检测的纯度问题，提出了一种基于粒子群优化改进RBF神经网络的氯乙烯纯度软测量建模策略。结构参数。然后对氯乙烯纯度进行了软测量建模和优化。最后进行了仿真验证。最后，仿真结果表明该软测量模型收敛速度更快，逼近精度更高，实时性更强。能力。

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来源
《Control and Decision Conference (CCDC), 2012 24th Chinese》|2012年|p.1122- 1126|共5页
会议地点
作者
Gao Shuzhi;
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词

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