ABSTRACT Enligt kravet på realtidsövervakning av omvandlingshastigheten av vinylklorid i produktionsprocessen av polyvinylkloridpolymerisering och icke-linjäritet av industriella data, Elman neurala nätverket med stark ickelinjär prestanda väljs för att bygga den mjuka-sensor modellen. Men på grund av det tidiga skedet av Elman neurala nätverket för att träna anslutningsvikterna mellan lagren, är träningseffekten svårt att garantera med anslutningsvikterna. Så valoptimeringsalgoritm (WOA) antas för att optimera Elman neurala nätverket, för att undvika att det faller in i den lokala optimal. Samtidigt, att lösa problemet att position sökagenten slumpmässigt distribueras i initieringsprocessen av WOA algoritmen, och att införa idén om kaos, ett kaos WOA (CWOA) baserat på idén om kaos föreslås för att förbättra mångfalden av alla sökagenter och egocentricity av agent sökning genom att utnyttja kaotiska funktioner. I slutet av denna uppsats, med tanke på att indata vektordimensionen är för stor, neurala nätverket topologi är mycket stor, vilket kommer att leda till komplexiteten i utbildningsprocessen. Därför introduceras den lokalt linjära inbäddningsmetoden för att minska dimensionen av högdimensionella ingångsvektorer. Simuleringsresultaten visar att den kaotiska valalgoritmen avsevärt kan förbättra prediktionsnoggrannheten hos ekonomiska och tekniska index för PVC-polymeriseringsprocessen, som i synnerhet har en betydande förbättring av prognoseffekten i det tidiga skedet och uppfyller kraven på realtidskontroll av produktionsprocessen i polymeriseringsreaktorn. INDEX TERMS PVC polymeriseringsprocess, Elman neurala nätverk, Soft sensor, Whale optimering algoritm, lokalt linjär inbäddningsmetod.
Referens REF antog CWOA för att optimera Elman neurala nätverket soft-sensor modell av omvandlingshastighet i polymeriseringsprocessen.
Elman Neural Network Soft-Sensor Model of Conversion Velocity in Polymerization Process Optimized by Chaos Whale Optimization Algorithm
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}