| 应用BP神经网络的二次反应清洁汽油辛烷值预测 |
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| 引用本文： | 周小伟,袁俊,杨伯伦. 应用BP神经网络的二次反应清洁汽油辛烷值预测[J]. 西安交通大学学报, 2010, 44(12) |
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| 作者姓名： | 周小伟 袁俊 杨伯伦 |
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| 基金项目： | 国家"973计划"资助项目，国家自然科学基金，高等学校博士学科点专项科研基金 |
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| 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%.
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| 关 键 词： | 清洁汽油 辛烷值 集总 多元线性回归 BP神经网络 |
Prediction of Octane Number for Clean Gasoline Obtained from Secondary Reactions Based on Back-Propagation Neural Network |
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| ZHOU Xiaowei,YUAN Jun,YANG Bolun. Prediction of Octane Number for Clean Gasoline Obtained from Secondary Reactions Based on Back-Propagation Neural Network[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 2010, 44(12) |
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| Authors: | ZHOU Xiaowei YUAN Jun YANG Bolun |
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