【摘 要】
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摘 要：辛烷值是评价汽油质量的重要指标，汽油在精制脱硫和降烯烃的过程中，辛烷值普遍出现了损失.建立预测模型来预测辛烷值，帮助企业优化工艺流程进而提高成品油辛烷值的含量具有重大意义.根据某石化企业的精制脱硫装置保留下来的数据进行分析，选取独立且具有代表性的20个变量，基于主成分降维的多层感知神经网络建立辛烷值的预测模型.实验结果表明，当隐藏层的神经元个数为10时，MSE、RMSE、MAE均最小，此时
【机 构】
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广西科技大学理学院,广西科技大学计算机科学与通信工程学院,广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61962007,61462008,61751213,61866004),广西自然科学基金重点项目(2018GXNSFDA294001,2018GXNSFDA281009),广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA294050,2017GXNSFAA198365),广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金项目(MIMS19-04),广西科技大学创新团队项目(gxkjdxc
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辛烷值是评价汽油质量的重要指标,汽油在精制脱硫和降烯烃的过程中,辛烷值普遍出现了损失.建立预测模型来预测辛烷值,帮助企业优化工艺流程进而提高成品油辛烷值的含量具有重大意义.根据某石化企业的精制脱硫装置保留下来的数据进行分析,选取独立且具有代表性的20个变量,基于主成分降维的多层感知神经网络建立辛烷值的预测模型.实验结果表明,当隐藏层的神经元个数为10时,MSE、RMSE、MAE均最小,此时该模型具有较高的预测精度和较好的拟合度.此模型不仅揭示了变量与辛烷值之间的非线性映射关系,同时也为预测辛烷值提供了一种
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