应用BP神经网络的二次反应清洁汽油辛烷值预测

摘要：

借鉴复杂反应动力学研究中的集总方法,将汽油辛烷值看成汽油链烷烃集总、环烷烃集总、芳烃集总、烯烃集总的函数.采用多元线性回归和BP神经网络算法,分别建立了二次反应清洁汽油的研究法辛烷值预测模型,并进行了实例计算验证和对比分析.结果表明,BP神经网络模型的整体性能优于多元线性回归模型,其强大的非线性映射能力能够更好地反映汽油研究法辛烷值与各集总组分之间的复杂关系,且具有更好的预测性能,模型预测值与实验测得的汽油辛烷值的平均相对误差为0.39%,与文献报道的汽油辛烷值的平均相对误差为0.92%.

关键词：清洁汽油、辛烷值、集总、多元线性回归、BP神经网络

所属期刊栏目：44

分类号：TQ622;TP301.6

资助基金：国家"973计划"资助项目2009CB219906;国家自然科学基金资助项目20776117,20976144;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20070698037

在线出版日期：2011-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：82-86