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汽油精制过程中的辛烷值损失预测模型

Octane Loss Prediction Model in Gasoline Refining Process

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近年来,随着使用汽油产生的污染物对大气环境的不良影响越来越严重,人们更加关注如何在提高汽油清洁化程度的同时尽量保持其辛烷值(RON)含量.本文分析了汽油精制过程中的RON损失预测模型.首先,分别运用改进的因子分析法、随机森林法对降低RON损失模型所涉及的367个变量进行降维,其中改进的因子分析法提取出了14个公因子、随机森林法提取出了14个变量;对比两种方法的拟合优度R方,得到降维效果较好的是随机森林法,因此沿用随机森林法降维的结果进行进一步分析.其次,利用R语言编程分析降维后的变量与RON损失的线性关系,建立RON损失预测模型,并预测最后25个时间点的RON损失值.最后,通过预测结果与实际值的对比验证了RON损失预测模型的可靠性.

杜明洋、张甜甜、薄其高、许文文

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齐鲁工业大学(山东省科学院) 数学与统计学院,济南250353

因子分析 随机森林 多元线性回归

国家自然科学基金青年基金山东省自然科学基金培养基金大学生创新创业训练计划项目

11801293ZR2018PA003S202010431107

2021

10.16442/j.cnki.qlgydxxb.2021.01.012

齐鲁工业大学学报
山东轻工业学院

齐鲁工业大学学报

影响因子：0.369
ISSN：1004-4280
年,卷(期)：2021.35(1)
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