论文摘要
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n_t为150和节点分裂的特征数n_v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,表明模型具有较高的准确度和泛化能力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 任小甜,褚小立,田松柏,朱新宇
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
来源: 石油炼制与化工 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 化学,燃料化工,石油天然气工业
单位: 中国石化石油化工科学研究院
基金: 国家重点研发计划资助项目(2017YFB0306501)
分类号: TE626.9;O657.33
页码: 81-84
总页数: 4
文件大小: 736K
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