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《第二十六届中国控制会议论文集》2007年
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基于变量聚类和PCA的神经网络在碳分分解率预测中的应用研究

王晓丽  阳春华  桂卫华  
【摘要】:铝酸钠溶液的连续碳酸化分解末槽分解率直接影响着氧化铝的产量和质量,然而,分解过程具有多重大滞后、严重非线性和变量间耦合等特点,使得末槽分解率控制困难。本文详细分析了连续碳酸化分解过程中,影响末槽分解率的各种因素,建立了基于变量聚类和一种改进的主成分分析(PCA)的神经网络末槽分解率预测模型。模型首先对影响末槽分解率的因素进行变量聚类和主成分分析,对所有影响因素进行分层构权重组,再将分析结果用于神经网络的输入,最终得到末槽分解率。对模型的验证结果表明,该模型泛化能力较强,具有较高的准确度,实用性好。

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