用优化操作参数的方法降低芳烃抽提过程中丁烷的消耗量

摘要

该文针对如何降低芳烃抽提过程中的丁烷消耗问题,提出优化过程操作参数的解决方法.其中优化问题的模型用人工神经网络来描述,优化方法采用遗传算法.文中介绍了控制自变量的选取、数据的采集、人工神经网络建模和遗传算法寻优的过程和步骤,用MATLAB语句编制了相应的程序,并得到了优化结果.

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引言

1优化问题的描述与优化变量的选择

1.1芳烃抽提装置的生产任务和基本原理

1.1.1芳烃抽提装置的生产任务和质量要求

1.1.2芳烃抽提工艺的基本原理

1.1.3芳烃抽提装置的工艺流程

1.2降低芳烃抽提过程丁烷消耗的优化参数的选择

1.2.1选择确定优化参数

1.2.2优化数据的采集和筛选

2运用MATLAB实现人工神经网络建模

2.1人工神经网络基本原理

2.1.1神经网络的发展概况

2.1.2人工神经网络的类型

2.1.3人工神经网络基本理论

2.1.4 BP网络的设计考虑

2.2用MATLAB语言实现本问题的人工神经网络建模

2.2.1 MATLAB语言简介

2.2.2 MATLAB神经网络工具箱

2.2.3本问题BP网络的设计分析

3用遗传算法优化操作变量

3.1遗传算法

3.1.1遗传算法的基本原理及其术语

3.1.2编码与译码

3.1.3初始种群的产生

3.1.4遗传算子(Operator)

3.1.5终止准则

3.1.6遗传算法的基本理论

3.2本问题中遗传算法的设计及实现

3.2.1参数编码和译码

3.2.2产生初始群体

3.2.3计算适应度

3.2.4选择、交叉和变异

3.2.5结束条件

3.2.6遗传算法的具体步骤

3.2.7遗传算法的MATLAB实现

3.2.8优化结果

结 论

参考文献

在学研究成果

致 谢