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在数据挖掘的理论上,使用主成分分析对样本数据进行降维和预处理,然后以工业循环水的腐蚀速率为研究对象,建立基于改进的T-S模糊神经网络的腐蚀速率预测模型。应用于某石化实际生产数据,进行模型验证,并将该模型与BP神经网络模型进行比较,仿真结果证实了改进T-S模糊神经网络模型的有效性和优越性。
基于改进的T-S模糊神经网络循环冷却水腐蚀预测
【摘 要】
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在数据挖掘的理论上,使用主成分分析对样本数据进行降维和预处理,然后以工业循环水的腐蚀速率为研究对象,建立基于改进的T-S模糊神经网络的腐蚀速率预测模型。应用于某石化实
【机 构】
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天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室,中国石油化工股份有限公司天津分公司
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2018年1期
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