发明名称 | 一种利用现场数据建立神经网络模型的方法 | ||
摘要 | 本发明公开了一种利用现场数据建立神经网络模型的方法,通过利用现场运行的大量的DCS数据,建立神经网络模型,克服了传统机理建模的诸多弊端。为了解决神经网络模型泛化能力差的问题,将剪枝算法应用到RBF神经网络中,对网络的隐节点和输入节点进行剪枝,不仅提高了网络的泛化能力,同时也确定了模型的阶次。为了避免误删输入节点,在对输入节点进行剪枝时,采用分开剪枝的策略,即对输入节点中的过程输入和输出分别进行剪枝,这样就能避免将输入节点中过程的输入全部删除的情况。 | ||
申请公布号 | CN105160396A | 申请公布日期 | 2015.12.16 |
申请号 | CN201510392524.4 | 申请日期 | 2015.07.06 |
申请人 | 东南大学 | 发明人 | 雎刚;钱磊 |
分类号 | G06N3/02(2006.01)I | 主分类号 | G06N3/02(2006.01)I |
代理机构 | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人 | 李晓 |
主权项 | 一种利用现场数据建立神经网络模型的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,现场DCS数据采样;步骤二,RBF神经网络辨识;在步骤二中对输入节点中的过程输入和输出分别进行剪枝。 | ||
地址 | 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号 |