小波網絡建模方法及其在化工過程中的應用.pdf

1、工業(yè)過程中存在著一大類這樣的變量，由于技術和經濟的原因尚難直接或無法通過傳感器進行檢測，但需要加以嚴格控制或與產品質量指標密切相關。近年來，推斷控制的崛起，對解決此類問題提出了進一步的要求；其基本方法的核心即軟測量技術。 軟測量技術是各種控制方法成功應用的基礎。而其中軟測量建模方法的研究又是它的核心問題。由于小波網絡把神經網絡的自學習特征和小波的局部特性結合起來，綜合了二者的優(yōu)點，具有自適應分辨性和良好的容錯能力。本文對小波網絡

2、建模方法進行了研究，并通過仿真研究表明了小波網絡在處理非線性對象模型時的優(yōu)越性。 針對框架小波網絡存在的網絡結構不易確定的問題，從數理統計的思想出發(fā)，以網絡的泛化性能為主要評判指標，對BIC信息準則進行改造，提出一種基于TBIC信息準則的小波網絡。該方法權衡了網絡結構和測試精度二方面的因素，為得到較合理的網絡隱層節(jié)點數提供了依據；并通過仿真研究表明了該方法的有效性和可行性。 針對化工過程中數據的隨機性、非平穩(wěn)性及含有大量