摘要

用人工神经网络估计甲烷氧化偶联过程中环形固定床反应器的温度分布

作者(年代):M.A.Torangi, A.Vatani, M.Yousefi, E.Joudaki

本文采用基于人工神经网络的专家模型对甲烷氧化偶联过程中环形固定床反应器的温度分布进行了估计。实验采用Li/MgO催化剂，Li含量在1.6 ~ 6.6%之间。为了找到最佳的筛板效率估计器，对反向传播学习算法进行了不同的训练方案，如;研究了缩放共轭梯度(SCG)、Levenberg- Marquardt (LM)、动量梯度下降(GDM)、可变学习率BP(GDA)和弹性BP(RP)方法。最后，隐藏层有10个神经元的LM算法是最合适的算法，平均绝对相对误差最小，为0.005226。