【摘 要】
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乙烯裂解产物收率的实时预报对于裂解炉的生产具有重要意义.针对有效的样本数据较少的问题,采用支持向量回归方法建立裂解产物收率的软测量模型.对于支持向量机中模型参数的
【机 构】
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清华大学自动化系,北京,100084
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乙烯裂解产物收率的实时预报对于裂解炉的生产具有重要意义.针对有效的样本数据较少的问题,采用支持向量回归方法建立裂解产物收率的软测量模型.对于支持向量机中模型参数的选取,采用了微粒群优化算法进行参数寻优,提高了建模效率和模型精度.基于现场数据的建模实验结果表明,基于支持向量回归方法的乙烯裂解产物收率软测量模型预报精度较高,趋势跟踪性能良好.
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