基于回归分析与机器学习的乙醇偶合制C4烯烃模型

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本文以2021高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题为载体,基于回归分析、Cross-validation、BP神经网络、粒子群算法系统分析了催化剂组合和温度对C4烯烃选择性和乙醇转化率的影响。本文首先分析了不同催化剂组合下多项式的拟合阶数,采用Cross-validation方法找到给定催化剂组合下最佳的拟合阶数并得出多项式方程。随后,本文对影响因子进行单变量分析,得出各影响因子对转化率变化趋势的影响。然后,我们采用BP神经网络对问题建模,并计算出最佳条件。最后,经过分析,增加五次实验。
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