【摘 要】
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在实验成本较高的背景下,如何快速得到一种或者一种类型的工艺条件去快速实现化学实验的高转换率,是至关重要的.在化学领域,机器学习算法模型的应用较少,所以探究一种合适的算法进行建模尤其重要.本文研究的数据集是Ni Mo催化反应的实验数据,针对该试验数据进行多种回归算法尝试及比较,包括但不限于多元线性回归算法、多项式回归算法、决策树算法及随机森林算法.并根据该数据集的特点及算法的优缺点,进行选择适应性最
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在实验成本较高的背景下,如何快速得到一种或者一种类型的工艺条件去快速实现化学实验的高转换率,是至关重要的.在化学领域,机器学习算法模型的应用较少,所以探究一种合适的算法进行建模尤其重要.本文研究的数据集是Ni Mo催化反应的实验数据,针对该试验数据进行多种回归算法尝试及比较,包括但不限于多元线性回归算法、多项式回归算法、决策树算法及随机森林算法.并根据该数据集的特点及算法的优缺点,进行选择适应性最好的算法进行建模.在前几种回归算法中,探究了多种组合特征,结合Person相关系数寻求与因变量指标相关性最高的组合特征,对其进行建模处理.再考虑到在化学领域的背景下,特征之间的交叉影响也是可能存在的,所以对特征之间的交叉影响也进行了相关分析.通过评价指标比较,本文最终选择使用随机森林回归算法.一方面,通过实际建模,选用随机森林回归模型.另一方面,因为该数据集是有限的,选择使用更加合理的正交试验设计,设计相关的多因素多水平的实验.将两者进行结合,在随机森林算法建模的基础上,在完全正交表的实验中计算相应的转换率因变量的值.在结合随机森林算法和正交试验设计之后,对获取到的试验数据进行多种数据统计方法分析,包括但不限于方差分析方法和贡献率分析方法.最终可以得到特征对因变量指标的影响程度大小和该试验的最优参数组合,其特征对因变量指标的影响程度大小依次为反应温度、Ni含量（wt%）、Mo含量（wt%）;最优的参数组合是Ni含量（wt%）为2.51~3.0,Mo含量（wt%）为2,反应温度为360.
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