摘要
针对化工过程系统中难于建立机理模型的过程或设备，提出了集成运用神经网络和遗传算法的优化方法（ＮＮ－ＧＡ方法），并介绍了对神经网络训练算法的有效改进以及ＮＮ－ＧＡ方法的实施过程，给出了应用实例，分析了ＮＮ－ＧＡ方法与统计回归分析相比所具有的独特优势。
In this paper,neural network(NN) is trained by the orthogonal experimental data,so as to establish a (multi-objective) model,and then,the optimum solutions of the model are obtained by using genetic algorithm(GA).By comparison,we can draw conclusion that the NN-GA method is more effective and reliable than conventional ones.
出处
《石油化工》
CAS
CSCD
北大核心
1999年第6期372-380,共9页
Petrochemical Technology
基金
广东省博士后科学基金
广东省自然科学基金
关键词
非机理模型
建模
系统优化
NN-GA方法
化工过程
non-mechanism model,optimization,orthogonal design,neural network,genetic algorithm
