基于 BP 神经网络的辛烷值预测模型

胡 坤; 罗维平; 贾树林

文章摘要

胡坤,罗维平,贾树林.基于 BP 神经网络的辛烷值预测模型[J].纺织大学学报,2021,34(4):

基于 BP 神经网络的辛烷值预测模型

DOI：

中文关键词: 辛烷值主成分分析法归一化 BP 神经网络

英文关键词:

基金项目:

作者	单位
胡坤	武汉纺织大学机械工程与自动化学院，湖北武汉 430200
罗维平	武汉纺织大学机械工程与自动化学院，湖北武汉 430200
贾树林	武汉纺织大学机械工程与自动化学院，湖北武汉 430200

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中文摘要:

提出了一种基于 BP 神经网络的辛烷值预测模型。由催化裂化汽油精制装置采集得到样本数据，首先利用主成分分析法对原始样本数据进行预处理，得到主要成分因子；其次构建 BP 神经网络模型，将得到的预测值与真实值进行对比，得到在训练集上的准确率为 0.99922，在测试集上的准确率为 91.31%，在训练集和测试集上的整体准确率为 97.63%。最终验证此预测模型具有很好的可行性。

英文摘要:

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