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申请/专利权人：辽宁石油化工大学
摘要：本发明一种环己烷无催化氧化过程的尾氧浓度软测量方法，首先确定输入参数，对输入参数进行归一化处理；然后构建环己烷无催化氧化过程尾氧浓度的区间二型模糊神经网络软测量模型，采用具有在线学习能力的规则生成算法优化模型的结构，同时采用梯度下降算法优化模型的参数，最后利用优化后的模型对环己烷无催化氧化过程的尾氧浓度进行预测；本发明的模型可以有效处理长期依赖问题，不再受到前馈网络结构的技术限制，避免了经典递归模糊神经系统的梯度消失问题，提高了预测精度和建立记忆能力，能够自适应的调整激励强度、选择经过补偿性操作后的上、下激励强度的权重，并有效地优化模糊操作，保证了尾氧浓度预测的准确性。
主权项：1.一种环己烷无催化氧化过程的尾氧浓度软测量方法，其特征在于：包括：步骤1、确定输入参数为环己烷无催化氧化装置的进气量、反应温度和进气氧含量，并对输入参数进行归一化处理；步骤2、构建环己烷无催化氧化过程尾氧浓度的区间二型模糊神经网络软测量模型，该模型包括输入层、模糊化层、规则层、补偿激励层、区间降型层、循环层和输出层；所述的循环层以长短时记忆神经网络作为区间二型模糊神经网络的循环结构，由输入门Ikt、遗忘门Fkt、候选量CTkt、输出门Okt和细胞状态Ckt构成一个内部反馈循环；步骤3、采用具有在线学习能力的规则生成算法优化区间二型模糊神经网络软测量模型的结构；步骤4、采用梯度下降算法优化区间二型模糊神经网络软测量模型的参数；步骤5、利用优化后的区间二型模糊神经网络软测量模型对环己烷无催化氧化过程的尾氧浓度进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁石油化工大学 一种环己烷无催化氧化过程的尾氧浓度软测量方法
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