己内酰胺厂HPO制备中神经网络与灰色模型联合预测研究

本文主要探讨了在工业生产中，特别是己内酰胺工厂磷酸羟胺（HPO）制备过程中的非线性对象状态预测问题。作者李方方和赵英凯针对实际现场数据，运用了两种先进的预测模型——贝叶斯正则化神经网络（Bayesian Regularization Neural Network, BRNN）和灰色模型（Grey Model, GGM）。这两种模型的选择是基于它们在处理复杂非线性关系和处理时间序列数据方面的优势。 贝叶斯正则化是一种防止过拟合的技术，通过在神经网络的学习过程中引入先验知识，使得模型在训练时更加稳定，具有良好的泛化能力。而灰色模型则是一种基于历史数据推断未来发展趋势的统计建模方法，特别适用于含有不确定性和模糊性的信息处理。 在论文中，研究人员首先独立使用这两种模型分别建立磷酸羟胺中H+浓度的预测模型，并对它们的性能进行了对比。结果表明，尽管神经网络可能在某些情况下展现出更高的精度，但灰色模型在处理动态变化和趋势识别方面可能更为有效。 接着，作者提出了结合两种模型的优势，即BRNN的预测准确性和GGM的趋势分析，创建了一个集成模型（GNNM(1,1)），旨在提高预测的可靠性和实时性。这种混合模型在验证阶段显示出显著的优越性，能够快速有效地预测磷酸羟胺中的H+浓度，这对于工厂的质量控制和实时决策支持具有重要的实际价值。 此外，论文还强调了这种方法对于实现质量指标的实时预估以及获取专家系统知识的重要性。通过结合神经网络和灰色模型，工厂管理者可以更好地掌握生产过程中的关键变量状态，提升生产效率，降低潜在风险，并且使专家知识得以量化和传递，为工业生产过程的智能化管理提供了新的途径。 这篇论文深入研究了基于神经网络和灰色模型的非线性对象状态预估技术在磷酸羟胺制备中的应用，展示了其在实际工业环境中的实用性和优势，为同类问题的解决提供了有价值的参考案例和方法论。