灰色神经网络预测算法在DMF回收中的应用与Matlab实现

"这篇论文探讨了灰色神经网络预测算法在DMF（二甲基甲酰胺）回收过程中的应用，旨在提高预测精度。作者来自北京化工大学信息科学与技术学院，通过结合灰色理论和神经网络的优势，提出了一种改进的预测算法，并使用Matlab进行仿真验证，结果显示该算法在参数预测上优于传统的灰色模型。" 灰色神经网络预测算法是将灰色系统理论与神经网络相结合的一种预测方法。灰色理论是一种处理不完全信息或数据样本较少的系统的理论，它通过对原始数据序列进行处理，揭示隐藏的规律性，构建灰色模型。而神经网络则是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，擅长处理复杂非线性问题，具有自学习和适应性。 在DMF回收过程中，预测精度对于优化工艺流程、提高回收效率至关重要。传统灰色模型可能在面对复杂性和不确定性时预测效果不佳。因此，将灰色理论与神经网络融合，可以利用神经网络的非线性拟合能力和灰色理论的规律提取能力，增强预测的准确性和稳定性。 论文首先介绍了灰色理论的基本概念，包括数据的生成处理和灰色关联分析等步骤，然后详细阐述了神经网络模型的构建，如网络结构设计、训练策略和误差反向传播算法。接着，将这两种方法结合起来，形成灰色神经网络模型，通过Matlab编程实现算法，并使用实际的DMF回收数据进行仿真。 仿真结果证明，改进的灰色神经网络模型在预测DMF回收过程的关键参数时，其精度和稳定性都得到了显著提升。这表明，这种结合方法对于处理化学工程领域的复杂动态系统具有很大的潜力和实用性，可以为DMF回收过程的优化提供更精确的决策支持。 关键词：二甲基甲酰胺回收，灰色理论，神经网络，改进算法，仿真 这篇论文为化工领域的预测问题提供了一种新的解决思路，即通过融合不同理论和技术，提高预测模型的性能，对于推动化工过程控制和优化具有重要意义。