摘要:水泥回转窑流程是新型干法水泥生产工艺的关键工艺流程之一,由于该工艺流程是一个复杂的物理、化学反应过程,具有多输入、大滞后、非线性、时变参数等特点,因此难以建立其精确的数学模型.采用径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)来建立该系统的神经网络模型.通过对某大型水泥厂实时采集的生产数据对网络进行训练和测试,模型测试结果表明:采用该方法所建的模型精度较高、泛化能力较好,为解决复杂的难以建立数学模型的系统建模问题提供了参考.
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社。
郧阳师范高等专科学校学报杂志, 双月刊,本刊重视学术导向,坚持科学性、学术性、先进性、创新性,刊载内容涉及的栏目:道教与武当文化研究、汉水文化与南水北调研究、国学研究、社会转型研究和教育教学研究等。于1980年经新闻总署批准的正规刊物。