数据处理建模及优化平台的设计与实现

论文摘要

数据处理、过程建模和过程优化是石油化工领域的三个重要而联系密切的研究领域。世界各国的经验表明，流程模拟、先进控制与过程优化技术是提高企业经济效益的主要技术手段之一，而以上石化工业自动化技术都是以模型为基础的。以石化行业过程建模优化领域相关理论为基础，在分析数据处理、过程建模和过程优化常用算法的基础上，设计实现了集成上述三大功能的工具平台，采用最新技术实现了三个模块的数据和接口之间的高效衔接，统一的数据格式和接口标准使算法的集成和移植更快捷，平台具有较强的通用性和可扩充性，平台集成了若干种常用的算法，随着更多算法的加入，平台将具有很高的实用价值。基于平台优化模块，实现了某石化企业的SL型乙烯裂解炉产物的优化和预测系统，在该系统中实现了四种优化模式，证明了平台的通用性和实用性。受益于神经生物学的最新进展，课题提出了一种新的神经网络概念—人工胶质网络(AGN)，本文首先介绍了胶质细胞的生物学机理，然后提出人工胶质网络的概念，最后提出其前馈模型并根据受体的概念实验了一种简单网络结构的特点和性能，对这种新的网络做了探索研究。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 数据处理技术
• 1.2.1 数据清洗
• 1.2.2 数据集成
• 1.2.3 数据变换
• 1.2.4 数据归约
• 1.3 建模方法及技术
• 1.3.1 机理建模
• 1.3.2 统计建模
• 1.3.3 混合建模
• 1.4 智能优化算法
• 1.4.1 优化模型
• 1.4.2 智能优化算法
• 1.5 本文研究工作和章节安排
• 1.5.1 论文的主要研究工作
• 1.5.2 论文的章节安排
• 第二章 系统主要集成算法
• 2.1 空缺数据填充算法
• 2.1.1 线性插值填充空缺值
• 2.1.2 拉格朗日（Lagrange）插值填充空缺数据
• 2.2 BP神经网络算法
• 2.1.1 引言
• 2.1.2 算法简介
• 2.3 递阶神经网络
• 2.3.1 引言
• 2.3.2 结构和训练算法
• 2.4 粒子群算法
• 2.4.1 粒子群算法简介
• 2.4.2 粒子群算法基本思想
• 2.4.3 粒子群算法运算过程
• 2.4.4 粒子群算法参数选择
• 第三章 系统平台的设计及实现
• 3.1 系统需求分析
• 3.1.1 引言
• 3.1.2 需求分析
• 3.2 系统体系结构
• 3.2.1 整体构架
• 3.2.2 主模块结构
• 3.3 相关技术介绍
• 3.3.1 ADO.NET框架
• 3.3.2 .NET框架
• 3.3.3 COM技术
• 3.3.4 设计模式
• 3.4 系统实现及结果
• 3.4.1 系统通用性实现
• 3.4.2 关键技术实现
• 3.4.3 系统实现结果
• 3.5 小结
• 第四章 平台优化模块在乙烯裂解产物优化中的应用
• 4.1 引言
• 4.2 系统需求分析
• 4.2.1 乙烯裂解炉简介与结构参数
• 4.2.2 系统需求分析
• 4.3 系统功能及设计
• 4.3.1 系统功能分析
• 4.3.2 系统构架
• 4.4 平台优化模块应用实验
• 4.4.1 四种优化方式
• 4.4.2 优化算法参数设置
• 4.4.3 惩罚函数处理约束条件及在比值优化中的应用
• 4.5 系统实现及结果
• 4.6 小结
• 第五章 基于胶质细胞的神经网络研究
• 5.1 引言
• 5.2 生物学机理
• 5.2.1 胶质细胞简介
• 5.2.2 胶质细胞研究最新进展
• 5.3 人工胶质网络（AGN）
• 5.3.1 人工胶质细胞（AG）数学模型
• 5.3.2 人工胶质网络（AGN）概念及特点
• 5.3.3 神经胶质网络（ANGN）前馈模型
• 5.4 简单前馈神经胶质网络研究
• 5.4.1 受体概念
• 5.4.2 人工胶质细胞受体概念
• 5.4.3 网络结构
• 5.4.4 训练算法
• 5.4.5 实验结果
• 5.4.6 小结
• 5.5 小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 研究成果及发表的学术论文
• 作者和导师简介
• 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书