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公开(公告)号：CN112464554A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011212157.2
申请日：2020-11-03
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种汽油精制设备的操作参数优化方法。首先采集若干组原始数据并对原始数据进行处理，利用距离相关系数获得主要特征向量，然后将获得的特征向量利用BP神经网络建立关于最终产品辛烷值和硫含量的预测模型，最后根据建立的预测模型，采用遗传算法获得主要特征向量的最优操作操作参数组合，同时将实际产生的优化结果加入样本库再学习。本发明提供的一种汽油精制设备的操作参数优化方法，可以准确预测产品最终辛烷值和硫含量，并能获得主要操作变量优化设定值，有效降低辛烷值损失，实现汽油精制过程的智能优化过程。
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