BP神经网络作业

BP神经网络作业

下表是某炼厂常压塔实测数据和人工化验结果（汽油干点）。假设输入变量为常顶温度、顶回流温度、进料温度、进料压力、常顶压力共5个变量；输出量为汽油干点。试用BPNN 建立此常压塔汽油干点软测量模型。用其中的130组数据作为训练样本、剩下的40数据作为检测样本。要求：

（1）编制Matlab程序、多做实验、多进行分析，提供最终的全部程序；

（2）提供最终的网络结构、节点传递函数和权值/阈值的数值；

（3）提供最终汽油干点的计算值和人工化验值的对比曲线（训练样本、检验样本分开对比）；

（4）提供训练样本的误差平方和、检验样本的误差平方和。

（5）至于采用多少个中间层、中间层节点数是多少、传递函数、误差限、神经网络训练时的终止条件、是否加阈值、权值/阈值的初始值及其最终的数据范围、具体的学习算法，是否需要对输入输出数据进行滤波/平滑处理，等等，均由自己根据自己的情况来定。

（6）2013年11月21日22时之前完成。