异质多模型集成的辛烷值和抗爆系数分级建模

摘要：

针对成品汽油调和过程中研究法辛烷值(RON)和抗爆系数难以实时获取,且传统未考虑二者关联的单一模型精度和适应性不足等问题,提出了 2种异质多模型集成的分级预测建模方法(方法Ⅰ和方法Ⅱ).先采用K折交叉验证法对建模算法进行参数调整与算法优选,分别建立了5个一级辛烷值和二级抗爆系数异质子模型.方法Ⅰ利用加权平均法对异质子模型进行线性集成,并为提升集成模型性能,对目标函数引入L1、L2、L1&L2等3种正则化约束,以此确定子模型最优权重;考虑线性集成可能对非线性过程适应性不足,方法Ⅱ基于堆叠思想建立了非线性集成预测模型.经使用工业生产数据仿真实验研究表明,较传统单一模型以及加权平均模型,考虑抗爆系数对辛烷值依赖提出的2种异质集成分级建模方法,具有更优的性能,可用于成品汽油调和过程中辛烷值和抗爆系数的准确预测,有望解决后期配方模型建立和优化控制的数据缺失问题.

关键词：集成、预测、模型、加权平均、堆叠、异质

所属期刊栏目：39

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：甘肃省青年博士基金项目2021QB-044

在线出版日期：2023-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：380-391