减压馏分黏度指数的近红外预测研究

来源 :石油炼制与化工 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wangxq198

【摘要】

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为了实现减压馏分油(VGO)黏度指数的快速预测,以70个VGO样品的近红外光谱及黏度指数数据为基础,利用随机森林回归算法建立了黏度指数的近红外预测模型。以随机森林算法中对各

【作者】

：

任小甜褚小立田松柏朱新宇

【机构】

：

中国石化石油化工科学研究院

【出处】

：

石油炼制与化工

【发表日期】

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2019年1期

【关键词】

：

减压馏分黏度指数预测近红外光谱递归特征消除法随机森林算法 vacuum gas oilviscosity indexpredictionnear in

【基金项目】

：

国家重点研发计划资助项目(2017YFB0306501).

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为了实现减压馏分油(VGO)黏度指数的快速预测,以70个VGO样品的近红外光谱及黏度指数数据为基础,利用随机森林回归算法建立了黏度指数的近红外预测模型。以随机森林算法中对各特征的重要性度量为依据,通过递归特征消除法对近红外光谱进行波长变量选择。优选出10个波长变量作为模型的输入特征,利用10折交叉验证法确定模型的超参数(回归树数量nt为150和节点分裂的特征数nv为5),构建一个更加稳健的随机森林预测模型。对于7个预测集的样本,其黏度指数的预测标准偏差RMSEP为2.28,决定系数R^2为0.98,表明模

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