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利用离散正交多项式组合神经网络建立聚合物分子量分布灰
第 卷 第 期 化 工 学 报
60 11 Vol.60 No.11
年 月
2009 11 CIESC Journal November 2009
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聚合物分子量分布灰箱模型
吴海燕,曹柳林,王 晶,孙娅苹
(北京化工大学信息科学与技术学院,北京 100029)
摘要:聚合物分子量分布 ( )是反映产品性能最重要的指标之一,它是典型的二元建模对象,采用组合神
MWD
经网络对 MWD的空间和时间变量进行分解建模。首先利用离散正交多项式神经网络在链长空间上建立分布与
链长的模型,然后将 MWD与时间变量的关系转换为网络权向量与输入变量之间的函数,利用递归神经网络建
立两者之间的模型,最后组合两个网络达到建模 目标。分布函数的模型表达式可写成状态方程形式,为进一步
设计控制策略提供了基础。在链长空间上建立模型时,实现了神经网络的权向量与 MWD相应阶次矩值之间的
等价关系,网络权向量由单纯的拟合数据转变为有意义的物理量,实现了神经网络模型的灰箱化,为精确预测
网络隐层节点数问题提供了解决途径。提出的方法应用于实验室规模的苯乙烯聚合过程,证明了建模方法的可
行性,同时网络权值与矩值的等价关系也得到验证。
关键词:聚合物;分子量分布;矩;组合神经网络;离散多项式
中图分类号: 文献标识码: 文章编号: ( )
TQ316.37 A 0438-1157 2009 11-2833-05
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