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基于人工神经网络的化工过程建模与优化
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）是一种模仿人脑神经网络结构和生物神经系统机制而建立的数学模型。在化工过程建模和优化中，ANN已经广泛应用。本文将介绍ANN的原理及其在化工过程建模和优化中的应用。
一、ANN原理
ANN由大量的人工神经元组成，其中每个神经元都有输入、处理和输出三个部分。神经元的输入经过处理后，结构与化学物质传递信号的神经元相似，输出可计入其他神经元的输入。在模型建立中，ANN的输入为过程变量，输出为输出变量。
ANN的基本结构包括输入层、隐含层和输出层。输入层直接从过程中获取各类数据，隐含层和输出层则通过信号传递和转换提供最终结果。当掌握足够多的样本数据时，可以通过优化算法对ANN进行训练，从而建立起ANN模型。
在ANN中的各个神经元之间连接强度可以调整。在模型训练时，通过反向传递算法对权值进行修正。通过多次迭代，使得ANN模型准确地描述了过程变量和输出变量之间的关系。当已经将有关数据全部喂给ANN模型时，模型建立即完成。
二、ANN在化工过程建模中的应用
1、建立动态模型
通过ANN模型，可以建立化工过程的动态模型。如，利用ANN模型来描述含多个潜在因素的反应动态模型，可以明显优于其他基于多元回归方程的模型。对于不稳定的流程，ANN模型可以应用在建立动态模型中，实现过程控制的目的。
2、预测输出变量
ANN模型替代了传统的统计学建模和多元回归方程模型。通过输入变量预测输出变量，比其他模型可能更准确。例如，利用ANN模型对气相色谱/质谱法（GC/MS）进行建模，最终结果明显要比传统的定量结构-活性模型（QSAR）更精确和准确。
3、优化化工过程
利用ANN模型可对化工过程进行优化，以提高工艺效率和产品质量。如，在脂肪酸甲酯生产过程中，通过ANN模型进行动态过程控制，可以提高整个过程的反应效率和产品质量。
三、结论
ANN模型在化工过程建模和优化中已经得到了广泛的应用。基于ANN模型的优点，如可处理高度非线性和噪声数据、适用于多维输入变量、具有适应性和泛化性能等，ANN模型应当成为化工工程研究领域的一个重要研究方向。