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基于非线性主成分-广义回归神经网络法评估甲醇合成催化剂活性
1
作者
陈天富
沈伟
王焰
《天然气化工—C1化学与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期50-52,55,共4页
甲醇合成过程中,影响甲醇单程收率的因数较多,反应机理十分复杂,难以建立准确的机理模型。本文提出了用非主成分分析方法对输入变量预处理,运用广义回归神经网络的非线性映射能力,建立了甲醇合成单程收率的预测模型,并用此模型对不同时...
甲醇合成过程中,影响甲醇单程收率的因数较多,反应机理十分复杂,难以建立准确的机理模型。本文提出了用非主成分分析方法对输入变量预处理,运用广义回归神经网络的非线性映射能力,建立了甲醇合成单程收率的预测模型,并用此模型对不同时期的甲醇合成催化剂的活性进行评估。实例表明,此模型可对甲醇合成催化剂的活性进行定量评估,对指导甲醇生产具有重要意义。
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关键词
广义回归神经网络
非线性主成分分析
催化剂活性
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职称材料
题名
基于非线性主成分-广义回归神经网络法评估甲醇合成催化剂活性
1
作者
陈天富
沈伟
王焰
机构
泸天化绿源醇业有限责任公司
出处
《天然气化工—C1化学与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期50-52,55,共4页
文摘
甲醇合成过程中,影响甲醇单程收率的因数较多,反应机理十分复杂,难以建立准确的机理模型。本文提出了用非主成分分析方法对输入变量预处理,运用广义回归神经网络的非线性映射能力,建立了甲醇合成单程收率的预测模型,并用此模型对不同时期的甲醇合成催化剂的活性进行评估。实例表明,此模型可对甲醇合成催化剂的活性进行定量评估,对指导甲醇生产具有重要意义。
关键词
广义回归神经网络
非线性主成分分析
催化剂活性
Keywords
generalized regressive neural network
nonlinear main component analysis
catalyst activity
分类号
TQ018 [化学工程]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于非线性主成分-广义回归神经网络法评估甲醇合成催化剂活性
陈天富
沈伟
王焰
《天然气化工—C1化学与化工》
CAS
CSCD
北大核心
2008
0
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