本發(fā)明一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測分層的多層軟測量建模系統(tǒng)及方法,方法包括:通過分析整個工藝過程的化學(xué)反應(yīng)機理、物料平衡和能量守恒原理,確定難以測量的主導(dǎo)變量和易測量的輔助變量,然后建立功能良好的軟測量結(jié)構(gòu),來達(dá)到對主導(dǎo)變量實時監(jiān)測的功能。本發(fā)明將傳統(tǒng)的RSM數(shù)學(xué)模型進行拆分多層,主要是將數(shù)據(jù)庫中的樣本點根據(jù)一定的規(guī)律相似特性進行分類,并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基于有限的樣本點分類情況建立弱分類預(yù)測數(shù)學(xué)模型,可以很好的對樣本點的分類進行預(yù)測,然后分別對不同類別的樣本點進行數(shù)學(xué)建模,從而建立不同類別樣本點的響應(yīng)面數(shù)學(xué)模型,該方法可以最大限度的提高所建立數(shù)學(xué)模型的精度,減小預(yù)測誤差。
聲明:
“基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測分層的多層軟測量建模系統(tǒng)及方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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