【摘 要】
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焦炭是催化裂化装置的主要副产物,准确预测催化裂化焦炭产率对提高装置的操作平稳度和经济效益具有重要意义。人工神经网络（ANN）具有强大的自学习和自适应能力,在非线性预测方
【机 构】
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中国石油大学（北京）重质油国家重点实验室
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焦炭是催化裂化装置的主要副产物,准确预测催化裂化焦炭产率对提高装置的操作平稳度和经济效益具有重要意义。人工神经网络（ANN）具有强大的自学习和自适应能力,在非线性预测方面具有明显的优势。本研究将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合,基于某炼厂催化裂化装置的生产数据,分别从原料、催化剂和操作条件3个方面选取28个关键影响参数建立了催化裂化焦炭产率预测模型,分别将BP神经网络和经遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）的预测结果与工业数据进行对比。结果表明,经遗传算法优化的预测模型无论在预测结果的准确性还是稳
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