典型文献
基于TS-FNN模型的常压塔塔顶汽油干点预测
文献摘要：
为了实现汽油干点的直接在线测量,提出了一种基于T-S模糊神经网络(TS-FNN)的汽油干点预测方法.以某炼油厂常减压装置常压塔塔顶汽油干点为背景,确定影响因素,分析采集的数据,依据样本数据建立BP神经网络(BPNN)模型及TS-FNN模型,验证模型的预测有效性.结果表明:基于TS-FNN模型预测的汽油干点与观测值基本一致,平均相对误差为0.68％,该网络模型通过调整参数来修正隶属度函数,具有很强的自适应能力.基于T-S模糊模型的改进神经网络软测量模型跟踪效果较好,预测结果具有较高的准确性.
文献关键词：
软测量;T-S模型;模糊神经网络;汽油干点;预测
中图分类号：
作者姓名：
郭惠娟;李奇安
作者机构：
辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁 抚顺 113001
文献出处：
引用格式：
[1]郭惠娟;李奇安-.基于TS-FNN模型的常压塔塔顶汽油干点预测)[J].沈阳大学学报（自然科学版）,2022(02):119-125
A类：
B类：
TS,FNN,常压塔,塔顶,汽油干点,点预测,接在,在线测量,模糊神经网络,炼油厂,常减压装置,BPNN,验证模型,观测值,平均相对误差,调整参数,隶属度函数,自适应能力,模糊模型,改进神经网络,软测量模型,模型跟踪
AB值：
0.292667
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