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基于BP神经网络的辛烷值预测模型

RON Prediction Model based on BP Neural Network

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提出了一种基于BP神经网络的辛烷值预测模型.由催化裂化汽油精制装置采集得到样本数据,首先利用主成分分析法对原始样本数据进行预处理,得到主要成分因子;其次构建BP神经网络模型,将得到的预测值与真实值进行对比,得到在训练集上的准确率为0.99922,在测试集上的准确率为91.31％,在训练集和测试集上的整体准确率为97.63％.最终验证此预测模型具有很好的可行性.

胡坤、罗维平、贾树林

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武汉纺织大学 机械工程与自动化学院,湖北 武汉 430200

湖北省数字化纺织装备重点实验室,湖北 武汉 430200

辛烷值 主成分分析法 归一化 BP神经网络

61271008DTL2019020

2021

武汉纺织大学学报
武汉纺织大学

武汉纺织大学学报

影响因子：0.316
ISSN：2095-414X
年,卷(期)：2021.34(4)
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