收藏本站
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于GA-Bp算法的炼油化工机械性能建模与仿真研究

孙凤  尹晓丽  
【摘要】:传统的炼油化工机械性能模型仿真能力差,得到的结果准确性低。为了解决这一问题,基于GA-Bp算法建立了一种新的炼油化工机械性能模型,GA-Bp算法是同时具备Bp算法与遗传算法的优点,利用Bp算法良好的泛化和非线性映射特点与遗传算法具有的全局搜索能力的特点,结合两种算法的泛化能力、非线性映射能力、全局搜索能力写出了一种训练神经网络的算法(GA-Bp算法)。GA-Bp算法通过优化权值的范围,从而缩小对最优解的搜索范围,以此增加了训练神经网络的学习次数。实验结果表明,基于GA-Bp算法的炼油化工机械性能模型准确性更高。

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前18条
1 赵进慧;柴天佑;周平;;改进的膜计算仿生优化算法及在汽油调和中的应用[J];化工学报;2012年09期
2 颜学峰;余娟;李锋;钱锋;;基于进化算法的常减压装置模拟[J];石油学报(石油加工);2006年01期
3 景晔;;炼油化工厂管理中的十大关系[J];企业改革与管理;2020年01期
4 魏寿彭;;程序型计算器在炼油化工工艺计算中的应用[J];炼油设计;1983年02期
5 何昌友;;浅谈炼油化工技术要点[J];中国新技术新产品;2018年07期
6 孔宪法;;浅谈炼油化工技术要点[J];科学技术创新;2018年18期
7 张贵军;;新时期炼油化工技术发展研究[J];科技经济导刊;2016年11期
8 赵檀;张丽;;钛在炼油化工行业的应用研究[J];科技展望;2016年30期
9 刘波;;炼油化工工程施工进度管理与计划调整[J];石化技术;2020年03期
10 陈颖;;大型炼油化工项目建设超概算原因及对策[J];工程造价管理;2013年02期
11 王荣增;;我国炼油化工技术现状与发展分析[J];化工管理;2015年27期
12 ;兰州炼油化工总厂[J];润滑油;1989年06期
13 李泉;;炼油化工工程项目管理研究[J];化工管理;2017年35期
14 李成红;;浅析炼油化工装置的工艺流程[J];化学工程与装备;2013年05期
15 满雪峰;;分析炼油化工工程施工技术的优化方式[J];石化技术;2017年08期
16 向辉;甘祥元;;炼油化工工程项目管理研究[J];现代经济信息;2012年01期
17 何海源;;炼油化工项目施工安全管理措施探析[J];化工管理;2016年04期
18 董跃华;桑志祥;李绍军;;改进的AEA算法及其在重油热解模型参数估计中的仿真研究[J];高校化学工程学报;2012年02期
中国重要会议论文全文数据库 前3条
1 宫文斌;;探讨先进控制技术在炼油化工行业的应用[A];决策论坛——政用产学研一体化协同发展学术研讨会论文集(下)[C];2015年
2 吴冠京;胡徐腾;;对炼油化工技术发展趋势的若干思考[A];中国化工学会2005年石油化工学术年会论文集[C];2005年
3 慕旭宏;李永祥;余少兵;林民;舒兴田;;绿色低碳炼油化工分子筛催化剂研究[A];第18届全国分子筛学术大会论文集(上)[C];2015年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 宋永强;改进的粒子群优化算法及其在石油性质预测中的应用[D];中国石油大学;2008年
2 岳妍;BP算法在煤谱数据分析中的应用研究[D];东北师范大学;2005年
3 黄永辉;基于神经网络的智能算法在焦炭质量预测中的应用[D];沈阳理工大学;2014年
4 王蓉;神经网络在煤灰熔融性预测中的应用[D];西安科技大学;2014年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978