%0 Journal Article
%T 基于神经网络的非正常工况预报
%A 芦传举
%A 王振雷
%A 钱锋
%J 华东理工大学学报
%P 693-696
%D 2005
%X 分析了PTA生产中氧化反应器尾氧浓度的影响因素，提出一种用小波分析对数据进行降噪处理的方法。采用BP神经网络并对其进行了一定程度的改进。通过降噪前后的网络仿真结果对比，表明基于小波降噪的神经网络具有更好的精度和更强的泛化能力。用此网络预测尾氧浓度，实现了对非正常工况的预报。通过实际对比，表明该网络能够较理想地预报出非正常情况。
%K 小波降噪
%K 神经网络
%K BP算法
%U http://journal.ecust.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200505185&flag=1