【摘 要】
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烷基苯精馏分离是石油化工重芳烃加工的基本方法,各种烷基苯的热物性智能数据库对重芳烃加工过程优化控制有实用价值.本文研究了烷基苯系化合物若干热物性与化合物结构间的关
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烷基苯精馏分离是石油化工重芳烃加工的基本方法,各种烷基苯的热物性智能数据库对重芳烃加工过程优化控制有实用价值.本文研究了烷基苯系化合物若干热物性与化合物结构间的关系.采用新近提出的、特别适合于小样本多变量训练集的支持向量回归(support vector regression,SVR)算法总结了烷基苯系化合物已知物性的实验数据,建立了预报烷基苯系化合物若干物性的数学模型.47个烷基苯系化合物正常沸点、沸点汽化热、临界温度、临界压力和临界体积的SVR留一法(leaving-one-out,LOO)预测的平均相对误差值(mean relative error,MRE)分别为0.370%,1.655%,0.791%,2.069%,0.933%.结果表明,支持向量回归算法预测结果优于人工神经网络(ANN)和偏最小二乘(PLS)算法.
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