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基于支持向量机算法的芳烃抽提装置优化模型研究

《石油炼制与化工》2011年 第2期 | 杨善升 陆文聪 陆治荣 刘太昂   北京石油化工设计院上海分院 上海200030 上海大学理学院
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摘 要:将适合小样本数据建模的支持向量机算法(包括支持向量分类算法SVC和支持向量回归算法SVR)用于某石化公司芳烃抽提装置优化建模,建立了装置优化目标与有关工艺参数间的定性、定量模型。结果表明,抽余油中芳烃含量SVC模型的分类和预测正确率皆为100%;SVR模型对抽余油中芳烃含量的拟合与预报的均方根误差(RMSE)分别为0.072和0.060;抽余油中芳烃含量的SVR模型对128个训练集及32个测试集拟合和预测的R。和q。分别为0.820和0.867。应用所建优化模型,制定了装置生产优化方案,优化后抽余油中芳烃质量分数从0.82%降至0.74%,下降了9.8%。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
【关键词】 芳烃抽提 支持向量机 支持向量分类 支持向量回归 优化建模 操作指导
【出 处】 《石油炼制与化工》2011年 第2期 65-68页 共4页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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