【摘 要】
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提出了一种基于BP神经网络的辛烷值预测模型。由催化裂化汽油精制装置采集得到样本数据,首先利用主成分分析法对原始样本数据进行预处理,得到主要成分因子;其次构建BP神经网络模型,将得到的预测值与真实值进行对比,得到在训练集上的准确率为0.99922,在测试集上的准确率为91.31%,在训练集和测试集上的整体准确率为97.63%。最终验证此预测模型具有很好的可行性。
【机 构】
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武汉纺织大学机械工程与自动化学院,湖北省数字化纺织装备重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61271008),湖北省数字化纺织装备重点实验室开放项目(DTL2019020).
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提出了一种基于BP神经网络的辛烷值预测模型。由催化裂化汽油精制装置采集得到样本数据,首先利用主成分分析法对原始样本数据进行预处理,得到主要成分因子;其次构建BP神经网络模型,将得到的预测值与真实值进行对比,得到在训练集上的准确率为0.99922,在测试集上的准确率为91.31%,在训练集和测试集上的整体准确率为97.63%。最终验证此预测模型具有很好的可行性。
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