改进的T-S模糊神经网络在化工软测量中的应用

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摘要：软测量技术在化工生产过程中具有较好的应用前景,适合于监测测量成本高、难于或无法实际测量的过程变量。将改进的T-S模糊神经网络模型引入到软测量建模中,通过偏差校正网络对系统输出量进行动态补偿,可比传统T-S模糊神经网络模型获得更好的系统辨识效果,通过实际测试,软测量结果的均方误差可降低约70%左右。改进的T-S模糊神经网络中由于增加了偏差补偿系统,因此软测量精度获得提高。

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关键词：神经网络 神经网 神经网络模型 网络模型 系统辨识 软测量 T-S模糊神经网络 模糊规则 催化裂化