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工业酚水稀释的RBF神经网络预测控制

樊兆峰  
【摘要】:针对酚水稀释过程中酚水流量不便测量的工程情况,提出了一种基于RBF(径向基)神经网络的预测控制方法.在酚水罐每个液位变化周期内使用计算机定时测量液位高度,并将这些高度值作为目标输出,在每个循环结束时训练RBF网络,利用RBF网络的逼近能力来实时预测酚水流量,从而控制清水的配比,实现酚水质量浓度的稳定.该方法可避免测量误差带来的干扰,提高控制精度.

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