基于正则化的函数连接神经网络研究及其复杂化工过程建模应用

发布时间：2023-04-27 01:34

　　在化工过程的建模中,由于过程数据的高维度和高非线性,导致计算量大幅提升和建模难度加大。为了解决这一问题,提出了一种基于正则化方法的函数连接神经网络模型(regularization based functional link neural network, RFLNN)。所提出的RFLNN方法里,通过使用正则化的方法对函数连接神经网络的权值进行优化,一方面大幅降低网络计算复杂度和计算量,另一方面极大程度上克服网络局部极值和过拟合的问题,以提高函数连接神经网络的学习速度和精度。为了验证所提出方法的有效性,首先采用UCI数据中Real estate valuation数据对其性能进行测试;随后将所提的方法应用于高密度聚乙烯(high density polyethylene,HDPE)复杂生产过程进行建模。UCI标准数据与工业数据的仿真结果表明,与传统FLNN对比,RFLNN在处理高维复杂化工过程数据时具有收敛速度快、建模精度高等特点。

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【文章目录】：
引言
1 函数连接神经网络
    1.1 FLNN结构及构造方法
    1.2 传统FLNN的局限性
2 基于正则化方法的FLNN神经网络
    2.1 正则化方法
    2.2 基于正则化的FLNN
3 实验结果分析
    3.1 标准数据实验分析
    3.2 HDPE工业应用数据实验分析
        3.2.1 HDPE简介
        3.2.2 训练结果对比
        3.2.3 泛化结果对比
4 结论



本文编号：3802598