【摘 要】
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乙烯装置作为石化行业能耗大户，在乙烯装置能量优化过程中，建立实时准确的乙烯裂解炉燃料气消耗预测模型具有重要意义.为更好的达到预测模型精度以及更好的适应实际工况不断变化的情况，本文采用基于即时学习的局部建模方法，建立了精确的燃料气消耗预测模型.并通过改进即时学习算法，有效缩短了建模时间.测试表明，模型平均绝对百分比误差为0.0626％，最大相对误差为3.0266％，相对误差在5％以内，满足实际工业过
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237
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乙烯装置作为石化行业能耗大户，在乙烯装置能量优化过程中，建立实时准确的乙烯裂解炉燃料气消耗预测模型具有重要意义.为更好的达到预测模型精度以及更好的适应实际工况不断变化的情况，本文采用基于即时学习的局部建模方法，建立了精确的燃料气消耗预测模型.并通过改进即时学习算法，有效缩短了建模时间.测试表明，模型平均绝对百分比误差为0.0626％，最大相对误差为3.0266％，相对误差在5％以内，满足实际工业过程对预测模型精度的要求.并将即时学习方法与离线全局建模的神经网络方法进行了预测模型性能对比，基于即时学习的局部预测模型取得了更好的预测效果，且能更好适应工厂过程特性变化时的预测要求.
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