HYDROCARBON PROCESSING: КОнТРОЛь и инфОРМАциОнныЕ сисТЕМы ПРОГНОЗ КЛЮЧЕвЫХ ПАРАМЕТРОв ПРИ ПОМОЩИ ИСКУССТвЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ K. <...> Ramakumar, НПЗ Гуджарарт, Indian Oil Corporation, Вадодара, Индия Искусственные нейронные сети (artificial neutral networks – ANN) служат мощным инструментом моделирования нелинейных процессов. <...> Это процессы, протекающие в системах, параметры которых не подчиняются линейным отношениям между собой. <...> Один из способов работы с такими сложными системами – ANN. <...> Обычно ANN используют для установления соответствия между набором входных и выходных данных. <...> ЗНАКОМСТВО С ОСНОВАМИ Получив входные данные (x1, x2,., xn) и весовые коэффициенты, приписанные каждому потоку ((w1, w2, . . ., WN), нейрон, элемент NN, обрабатывает суммарный вход X1 w1 + x2w2 + . + xn wn) и выдает выходные данные, руководствуясь заданной функции активации или передаточной функцией (рис. <...> Выходные данные, в свою очередь, могут быть входными для следующего нейрона. <...> Цикл продолжается, пока не будут получены ожидаемые выходные данные. <...> Самый распространенный тип ANN состоит из трех групп (или слоев) элементов: слой «входных» элементов соединяется со слоем «скрытых» элементов, который, в свою очередь, соединяется со слоем «выходных» элементов. <...> Скрытые элементы могут отобразить входные данные по-своему. <...> Весовые коэффициенты между входными и скрытыми элементами определяют, будет ли активен каждый из скрытых элементов, поэтому, изменяя эти коэффициенты, скрытый элемент может «выбрать», что ему отображать. <...> Весовые коэффициенты приписываются случайным образом (между 0 и 1) перед началом цикла упреждения. <...> Входные данные X1 X2 Нейрон Скрытые W1 W2 WN XN Функция активации Рис. <...> Базовая функциональная схема ANN НЕФТЕГАЗОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ №3 • март 2009 Рис. <...> Простейшая нейронная сеть 101 Выходные данные F y Сумматор Входные Выходные ЭТАПЫ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛИ Определение параметров. <...> • Определить количество скрытых слоев и количество нейронов в каждом. <...> • Запустить в прямую цепь результаты первого наблюдения <...>