工业软测量模型结构与输入变量选择的研究
来源期刊:控制工程2011年第3期
论文作者:朱群雄 郎娜
文章页码:388 - 392
关键词:软测量;敏感度分析;输入变量选择;隐含层节点;
摘 要:针对过程工业中难以直接测量的变量建立其软测量模型,对于实现关键指标的在线监测和实时控制具有十分重要的意义。变量的选择直接关系到神经网络软测量模型的预测性能,针对现有输入变量和网络结构选择方法在工业应用中的不足,提出了一种基于敏感度分析的方法来确定网络输入变量集和前馈神经网络隐含层节点个数,并建立了高密度聚乙烯(HDPE)产品质量指标熔融指数(M I)软测量模型,以实际工业应用验证了该方法的有效性。
朱群雄,郎娜
北京化工大学信息科学与技术学院
摘 要:针对过程工业中难以直接测量的变量建立其软测量模型,对于实现关键指标的在线监测和实时控制具有十分重要的意义。变量的选择直接关系到神经网络软测量模型的预测性能,针对现有输入变量和网络结构选择方法在工业应用中的不足,提出了一种基于敏感度分析的方法来确定网络输入变量集和前馈神经网络隐含层节点个数,并建立了高密度聚乙烯(HDPE)产品质量指标熔融指数(M I)软测量模型,以实际工业应用验证了该方法的有效性。
关键词:软测量;敏感度分析;输入变量选择;隐含层节点;