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油制气生产过程建模与优化

作者：孙全玲 Publish: 2004-10-27 Hits:-

【中文题名】

油制气生产过程建模与优化

【英文题名】

The Modeling and Optimization of Oil Making Gas Process

【学科专业】

计算机应用

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2004-10-27

【中关键词】

油制气,优化算法,遗传算法,神经网络,建模,

【英关键词】

Oil Making Gas,Optimization Algorithm,GA,NN,Modeling,

【分类导航】

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【论文摘要】

油制气生产系统是国家主要调峰用气生产系统,现在我国大部分城市的调峰用气的生产系统都是在原有老的生产设备的基础上进行改造而成的,如果不增加新设备,而又要提高生产效率,就要求对操作参数进行优化。本文对油制气生产过程进行优化,在生产实践中具有一定的代表性。目前已经有很多种智能优化算法,如模拟退火算法,遗传算法,禁忌搜索法, 神经网络算法等。但是随着问题的规模和复杂度越来越大,单一算法性能就受到限制,所以如何把两种算法合理结合,是提高优化性能和时间性能的有效途径。本文首先将根据对油制气生产过程的研究建立简化的优化模型,并且利用 GA 的群体搜索和 BP 的自学习特性,用 GA 学习 BP 神经网络结构,构造了 GA —BP 优化算法,对优化模型计算求解,用于油制气生产过程优化,并提出将优化模型应用到原有的故障诊断系统中的方法,为油制气的生产提供更有保障、更优化的生产控制策略。本文共分五章。第一章绪论中描述了此项目的研究背景,研究现状和论文主要工作;第二章对遗传算法和神经网络的理论基础进行简单介绍;第三章根据油制气生产过程的生产流程建立油制气...

【论文题纲】

摘要	3-4
ABSTRACT	4-7
第 1 章绪论	7-12
1.1 研究背景	7-8
1.2 研究现状	8-10
1.3 论文主要工作	10-12
第 2 章神经网络与遗传算法基础	12-35
2.1 人工神经网络	12-15
2.1.1 神经网络的发展	12-14
2.1.2 神经网络的概念与特点	14-15
2.1.3 常见神经网络的类型及应用..	15
2.2 BP 算法	15-25
2.3 遗传算法	25-35
2.3.1 遗传算法基本特征与要素	26-29
2.3.2 遗传算法基本原理	29-30
2.3.3 遗传算法理论基础	30-33
2.3.4 并行遗传算法	33-35
第 3 章油制气生产过程建模	35-44
3.1 油制气生产过程概述	35
3.2 油制气生产过程建模	35-44
3.2.1 油制气生产工艺流程	37-41
3.2.2 油制气生产过程建模	41-44
第 4 章油制气生产过程优化	44-69
4.1 油制气生产过程优化策略	44-47
4.1.1 优化的一般形式	44-45
4.1.2 主要工作和步骤	45-46
4.1.3 油制气生产过程优化计算的实现问题	46-47
4.2 改进的遗传算法	47-50
4.2.1 改进的编码方法	48-49
4.2.2 改进的遗传算子	49
4.2.3 改进的遗传算法结构	49-50
4.3 遗传算法和神经网络的混合策略	50-63
4.3.1 混合策略思路	51
4.3.2 混合策略实现	51-61
4.3.2.1 遗传编码	51-53
4.3.2.2 神经网络学习	53-56
4.3.2.3 遗传算法学习神经网络	56-61
4.3.3 数值实验	61-63
4.3.3.1 BP 单独训练	61-62
4.3.3.2 遗传算法学习	62-63
4.4 油制气生产过程优化实例	63-67
4.4.1 样本归一化处理	64-66
4.4.2 BP 网络样本选取	66
4.4.3 网络优化设计	66-67
4.5 油制气优化与故障诊断结合策略	67-69
第 5 章总结	69-72
参考文献	72-76
致谢	76

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.387163



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