【摘 要】
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对连续催化重整工艺机理进行分析,找出影响反应器中催化剂结焦的主要参数,作为软测量模型的输入变量;引入核主成分分析（Kernel Principle Component Analysis,KPCA）方法提取输
【机 构】
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西安交通大学能源与动力工程学院,中国石化洛阳分公司
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对连续催化重整工艺机理进行分析,找出影响反应器中催化剂结焦的主要参数,作为软测量模型的输入变量;引入核主成分分析（Kernel Principle Component Analysis,KPCA）方法提取输入变量的非线性特征,根据累积贡献率选取KPCA主元作为神经网络的辅助变量,建立重整反应器中催化剂结焦碳含量神经网络软测量模型;并与未引入KPCA的神经网络软测量模型进行比较,结果表明,基于KPCA的神经网络具有较好的拟合精度和泛化能力,是一种优良的软测量建模方法。将该模型应用于连续催化重整装置,并引入在
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