技术总结
本发明提供的高含硫天然气脱硫工艺强跟踪演化建模方法，包括：选取影响脱硫效率的工艺参数和脱硫单元的性能指标；采集预设时间的所述工艺参数和所述性能指标的数据，剔除误差样本后形成样本集；对样本集进行归一化形成归一化样本集，并从中选取训练样本和测试样本；基于训练样本构建神经网络模型并确定神经网络模型的初始状态变量；用ST‑UKFNN算法估计神经网络模型的最优状态变量；将最优状态变量作为神经网络模型的连接权值和阈值，即获得权值阈值更新后的神经网络模型；将测试样本输入到更新后的神经网络模型，得到预测结果，将预测结果与测试样本中的实际输出进行比较，如果比较结果小于预设误差值，所构建的神经网络模型有效。
技术研发人员：辜小花;杨利平;李太福;唐海红;张利亚;张堃;邱奎
受保护的技术使用者：重庆科技学院
文档号码：201611003680
技术研发日：2016.11.14
技术公布日：2017.05.31