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摘 要:本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于无迹卡尔曼神经网络的天然气净化工艺建模优化方法,步骤:确定输入变量;采集工艺生产数据;对数据进行预处理;进行数据归一化处理;采用无迹卡尔曼神经网络对数据进行建模,得到模型;以无迹卡尔曼滤波神经网络模型两个输出变量设计偏好函数,运用多目标遗传算法对输入变量进行优化;将优化后输入变量解集依次带入无迹卡尔曼神经网络模型,计算此时的模型两个输出值,与样本值平均值进行比较,观察优化效果。本方法能够建立精确可靠的高含硫天然气净化脱硫工业过程模型,能够以此为基础提高成品气产量,降低脱硫过程能耗,对指导实际工业生产具有重要的现实意义。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201410836321.5 | 专利名称: | 基于无迹卡尔曼神经网络的天然气净化工艺建模优化方法 |
申请日: | 2014-12-29 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05B13/04搜分类 网络 化学化工 天然气 网络传输 工艺搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |