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逐级特征降维与智能寻优的辛烷值预测模型

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摘要 在催化裂化汽油精制过程中,降低硫含量保持辛烷值,对提高汽油的动力经济性有着重要意义。但这一过程中涉及的操作变量较多,难以调控。本文借助相关性分析,稀疏PCA和神经网络对操作变量进行逐级降维,建立辛烷值损失预测模型,并采用遗传算法进行决策寻优。训练数据集上调控与预测结果充分表明了所建模型的合理性。
作者 孙梦迪 孙忠贵
机构地区 聊城大学数学科学学院
出处 《数字技术与应用》 2022年第5期145-149,共5页 Digital Technology & Application
基金 国家自然科学基金(11801249) 山东省自然科学基金(ZR2020MF040) 聊城大学开放课题(319312101-01)。
关键词 特征降维 神经网络 操作变量 预测模型 遗传算法 精制过程 动力经济性 辛烷值
分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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参考文献8

二级参考文献56

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共引文献17

数字技术与应用
2022年 第5期

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