人工神经网络模拟反应精馏过程的研究

提出了用BP(误差反向传播)神经网络模拟计算合成乙酸甲酯的新思路,模拟过程中采用学习速率可变的动量BP算法训练神经网络.结果表明:只要有充足可靠的数据为基础,采用学习速率可变的动量BP算法训练的神经网络的预测精度比普通BP算法的预测精度高10倍左右,且训练时间显著下降,是一种具有广泛应用前景的模拟方法.