基于神经网络的锂萃取率软测量模型研究 | |
何王金2; 于广平2; 郭清达3; 时东1 | |
刊名 | 计算机仿真
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2021 | |
卷号 | 38期号:2页码:174-179 |
关键词 | 锂萃取 锂萃取率 软测量 神经网络 |
ISSN号 | 1006-9348 |
其他题名 | Research on Soft Measurement Model of Extraction of Lithium Rate Based on Neural Network |
产权排序 | 1 |
英文摘要 | 在锂萃取实验实现自动化控制基础上,针对锂萃取率目前不能在线测量的问题,分别采用RBF神经网络和小波神经网络对锂萃取率软测量模型展开研究。先从锂萃取实验获取基础实验数据,再把实验数据分为训练和预测数据,分别采用RBF神经网络和小波神经网络,对锂萃取率软测量模型进行了多输入单输出和多输入多输出模型试验。试验表明,小波神经网络比RBF神经网络,具有较好的泛化能力,建立了多输入单输出和多输入多输出锂萃取率软测量模型。 |
语种 | 中文 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/28395] ![]() |
专题 | 沈阳自动化研究所_广州中国科学院沈阳自动化研究所分所 |
通讯作者 | 何王金 |
作者单位 | 1.中国科学院青海盐湖研究所 2.广州中国科学院沈阳自动化研究所分所 3.华南理工大学 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 何王金,于广平,郭清达,等. 基于神经网络的锂萃取率软测量模型研究[J]. 计算机仿真,2021,38(2):174-179. |
APA | 何王金,于广平,郭清达,&时东.(2021).基于神经网络的锂萃取率软测量模型研究.计算机仿真,38(2),174-179. |
MLA | 何王金,et al."基于神经网络的锂萃取率软测量模型研究".计算机仿真 38.2(2021):174-179. |
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