Soft-Sensing Modeling Method of Vinyl Acetate Polymerization Rate Based on BP Neural Network

机译：基于BP神经网络的醋酸乙烯酯聚合速率软测量建模方法。

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Providing a soft-sensing modeling method of vinyl acetate (VAC) polymerization rate based on BP neural network. Solving the current problem that the VAC polymerization rate in the polyvinyl alcohol (PVA) producing process is hard to real-time measuring. Using the data samples collected from the scene to train the network. In the network learning process, using the Levenberg-Marquardt optimization algorithm. Finally, testing the network which has completed training. Test result shows that soft-sensing model of VAC polymerization rate based on BP neural network is accurate and effective.

机译：提供一种基于BP神经网络的乙酸乙烯酯（VAC）聚合速率的软传感建模方法。解决了目前聚乙烯醇（PVA）生产过程中VAC聚合速率难以实时测量的问题。使用从现场收集的数据样本来训练网络。在网络学习过程中，使用Levenberg-Marquardt优化算法。最后，测试已完成培训的网络。测试结果表明，基于BP神经网络的VAC聚合速率软测量模型是准确有效的。

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来源
《2010 International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation》|2010年|P.410-413|共4页
会议地点
作者
Huang Jiangping; Tao Huihui; Zhu Zhigao;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP216;
关键词
BP network; Modeling; Soft-sensing; VAC polymerization rate;

机译：BP网络;建模;软传感; VAC聚合速率;

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