【摘 要】
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应用Matlab软件构建了三层BP神经网络,并对中压加氢裂化装置转化率、喷气燃料终馏点和高压换热器壳程压降等方面进行了预测,结果表明:BP神经网络模型准确度受样本数据质量、
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应用Matlab软件构建了三层BP神经网络,并对中压加氢裂化装置转化率、喷气燃料终馏点和高压换热器壳程压降等方面进行了预测,结果表明:BP神经网络模型准确度受样本数据质量、网络隐藏层节点数目影响较大,对中压加氢裂化工艺参数、产品性质、高换设备状态等均展示出较好预测能力;其中,对加氢裂化转化率预测的准确度最低,相对误差为±(5%~10%);对喷气燃料终馏点预测的准确度较高,相对误差为±(0.15%~2.0%);对高压换热器壳程压降值预测的绝对误差为±0.03 MPa以内,满足换热器状态监测要求。
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