【摘 要】
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针对原油这类结构组成复杂、差异性大、可燃的复杂混合体系,选取各地区共计101种原油的恩氏蒸馏温度、20℃密度、20℃粘度作为输入变量,建立原油闪点预测模型。采用主成分分
【机 构】
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中国石油大学（北京）理学院重质油加工国家重点实验室,广西出入境检验检疫局危险品检测技术中心
【基金项目】
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广西重点研发计划(2017AB54014)
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针对原油这类结构组成复杂、差异性大、可燃的复杂混合体系,选取各地区共计101种原油的恩氏蒸馏温度、20℃密度、20℃粘度作为输入变量,建立原油闪点预测模型。采用主成分分析法对输入变量进行降维,除去恩氏蒸馏系列数据中的信息冗余,分别采用多元线性回归(MLR)、BP神经网络、RBF神经网络三种方法建模,并对模型的预测结果进行对比,RBF神经网络模型的预测准确度与稳定性均为最优,绝对误差期望为2.94℃,相对误差期望为3.45%,BP神经网络模型的准确性优于多元线性回归模型,稳定性不如MLR模型。
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