动力学数据的经验建模与比较

论文编号:HG109  论文字数:17014,页数:37

摘要：动力学参数求解是动力学数据处理问题的主要内容和关键技术。本文介绍了热分析法，微积分法，回归分析，人工神经网络方法通过求解动力学参数，最终达成动力学模型的经验建模和比较。最后选用人工神经网络建模方法和回归分析建模方法，以醋酸乙酯的皂化反应的动力学数据为试验对象，用MATLAB编程计算结果。通过对实验数据结果的对比分析，可以得知人工神经网络在减少结果误差，提高分析结果准确度方面显示出了很好的优势。

关键词：动力学数据；参数估计；人工神经网络；回归分析；经验建模

Experiential Modeling and Comparison of Kinetics Data
 

Abstract：Parameters Solution of Kinetic is the main contents and key technologies of the problem of Kinetics data process. This paper introduces thermal Analysis, infinitesimal calculus method, regression analysis as well as artificial neural network and then achieves the objective of Kinetics data empirical modeling and comparison by solving parameter. Finally, with artificial neural network and regression analysis selected and Kinetics data of Saponification Reaction of ethyl acetate, results were calculated based on MATLAB programming. Through comparison analysis of the results of experimental data, it is believed that artificial neural network has shown the remarkable superiority at the aspects of reducing result error and improving the accuracy of the results of the analysis.

Keywords: Kinetic data;Parameter estimation;Artificial neural networks; Regression analysis; The experience of modeling

目  录
中文摘要 I
英文摘要 Ⅱ
目  录 III
1． 绪论 1
 1.1  动力学数据处理的应用背景与意义 1
 1.2  动力学数据处理的发展和研究现状 2
 1.3  动力学数据处理基本思想 2
 1.4  常用动力学数据处理方法 2
2． 热分析法 6
 2.1  常用热分析法 6
 2.2  小结 8
3． 微分法和积分法 9
 3.1  常用微分法和积分法 9
 3.2  小结 10
4． 人工神经网络 11
 4.1  神经网络建模方法思想概述 11
 4.2  神经元 17
 4.3  互连模式 18
 4.4  学习规则 19
 4.5  神经网络的建模方法 21
 4.6  小结 22
5． 回归分析 23
 5.1  多元线性回归（MLR） 23
 5.2  小结 24
6． 实例论证和结果讨论 25
 6.1  实例论证 25
 6.2  结果讨论 28
7． 总结与展望 30
 7.1  总结 30
 7.2  展望 30
致谢 31
参考文献 32