正交试验设计在粗汽油干点多辅助变量选择中的应用

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在粗汽油干点的软测量过程中,往往有很多的辅助变量,导致辅助变量难以选择.辅助变量的选择由过程特性所决定,同时在实际应用中还应考虑经济性、可靠性、可行性以及维护性等额外因素的制约.如果直接使用过多辅助变量会出现过参数化问题,至于如何选取最佳辅助变量个数是一个有待研究的问题.在本文中提出了将正交试验设计和多元逐步回归结合的思想,来确定基于BP算法的粗汽油干点软测量模型的输入神经元个数.
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