การหาแบบจำลองของกระบวนการแบบไม่เป็นเชิงเส้นหลายตัวแปรโดยใช้ข่ายงาน นิวรัลแบบออนไลน์

Abstract

ในงานวิจัยนี้ได้ศึกษาและทำการหาแบบจำลองของกระบวนการนำกลับเกรดไฮโดรคลอริกโดยใช้ข่ายงานนิวรัล (Neural Network ) และทำการฝึกข่ายงานนิวรัลแบบออนไลน์เพื่อให้ได้แบบจำลองที่สามารถเป็นตัวแทนของกระบวนการได้ดี ซึ่งกระบวนการนี้เป็นกระบวนการที่ใช้ในการกำจัดไออนของเหล็กออกจากน้ำทิ้งของกระบวนการกำจัดสนิมเป็นผลทำให้เพิ่มความเข้มข้นของกรดเพื่อจะนำกลับมาใช้ในกระบวนการกำจัดสนิมต่อไป เนื่องจากความซับซ้อนและความไม่เป็นเชิงเส้นของกระบวนการจึงยากที่จะหาแบบจำลองของกระบวนการโดยใช้กฎการอนุรักษ์ ดังนั้นทางเลือกหนึ่งที่น่าสนใจคือการใช้ข่ายงานนิวรัลในการหาแบบจำลองของกระบวนการ ซึ่งข่ายงานนิวรัลนั้นสามารถที่จะจำลองกระบวนการได้ ถึงแม้ว่ากระบวนการนั้นมีความซับซ้อน ไม่เป็นเชิงเส้น หรือแม้แต่ความเข้าใจในกระบวนการนั้นมีอยู่จำกัดก็ตาม โดยในการหาแบบจำลองของกระบวนการแบบไม่เป็นเชิงเส้นหลายตัวแปรโดยใช้ข่ายงานนิวรัลนั้นจะใช้วิธีการฝึกแบบเลเวนเบิร์ก-มาร์ควอร์ท (Levenberg- Marquardr alogrihm) และหาโครงสร้างที่เหมาะสมของข่ายงานโดยใช้วิธีหาความผิดพลาดเฉลี่ยกำลังสองน้อยที่สุด จากผลการจำลองพบว่าโครงสร้างข่ายงานนิวรัลแบบออนไลน์ที่มีจำนวนชั้นซ่อน 2 ชั้นให้ผลการทำนายที่มีความถูกต้องและสามารถทำนายค่าความเข้มข้นของไอออนเหล็กได้ใกล้เคียงกับข้อมูลจริง ซึ่งแสดงเห็นว่าข่ายงานนิวรัลแลลออนไลน์เป็นตัวแทนของกระบวนการได้ดี