【摘 要】
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目前,随着汽车尾气排放污染日趋严重,汽油质量标准日益严格,中国大力发展以催化裂化为核心的重油轻质化工艺技术,对汽油进行精制处理,实现汽油清洁化.在实现汽油清洁化的过程中,会不可避免地降低辛烷值(RON),亦会同时出现较大损失值单位,无疑给企业增加了生产成本,减少了收益.为此,本文通过建立基于随机森林的汽油精制过程中RON损失预测模型,对RON及其指标进行预测.首先,命名建模变量并计算矩阵相关性,利用随机森林法对降低RON损失模型所涉及的158个变量进行二次降维,提取前30个主要变量;其次,基于随机森林法对
【机 构】
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北京信息科技大学经济管理学院,北京100192
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目前,随着汽车尾气排放污染日趋严重,汽油质量标准日益严格,中国大力发展以催化裂化为核心的重油轻质化工艺技术,对汽油进行精制处理,实现汽油清洁化.在实现汽油清洁化的过程中,会不可避免地降低辛烷值(RON),亦会同时出现较大损失值单位,无疑给企业增加了生产成本,减少了收益.为此,本文通过建立基于随机森林的汽油精制过程中RON损失预测模型,对RON及其指标进行预测.首先,命名建模变量并计算矩阵相关性,利用随机森林法对降低RON损失模型所涉及的158个变量进行二次降维,提取前30个主要变量;其次,基于随机森林法对样本数据进行划分,建立损失预测模型并对模型进行验证,得到预测值与真实值曲线对比图,保证所建模型合理化;最后,运用遗传算法对主要变量进行优化,力求将RON损失值降幅控制在15％以上,以此确保损失预测模型真实有效.
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