杨善升
- 作品数：11 被引量：62H指数：5
- 供职机构：北京石油化工设计院有限公司更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金云南省省院省校合作项目更多>>
- 相关领域：化学工程自动化与计算机技术理学生物学更多>>
- 支持向量回归算法用于烷基苯若干热物性定量预测被引量：8
- 2005年
- 烷基苯精馏分离是石油化工重芳烃加工的基本方法,各种烷基苯的热物性智能数据库对重芳烃加工过程优化控制有实用价值。本文研究了烷基苯系化合物若干热物性与化合物结构间的关系。采用新近提出的、特别适合于小样本多变量训练集的支持向量回归(support vector regression,SVR)算法总结了烷基苯系化合物已知物性的实验数据,建立了预报烷基苯系化合物若干物性的数学模型。47个烷基苯系化合物正常沸点、沸点汽化热、临界温度、临界压力和临界体积的SVR留一法(learing-one-out,LOO)预测的平均相对误差值(mean relative error,MRE)分别为0.370%,1.655%,0.791%,2.069%, 0.933%。结果表明,支持向量回归算法预测结果优于人工神经网络(ANN)和偏最小二乘(PLS)算法。
- 杨善升陆文聪陈念贻周应斌唐卫东
- 关键词：支持向量回归QSPR烷基苯物性
- 基于支持向量机算法的芳烃抽提装置优化模型研究
- 2011年
- 将适合小样本数据建模的支持向量机算法(包括支持向量分类算法SVC和支持向量回归算法SVR)用于某石化公司芳烃抽提装置优化建模,建立了装置优化目标与有关工艺参数间的定性、定量模型。结果表明,抽余油中芳烃含量SVC模型的分类和预测正确率皆为100%;SVR模型对抽余油中芳烃含量的拟合与预报的均方根误差(RMSE)分别为0.072和0.060;抽余油中芳烃含量的SVR模型对128个训练集及32个测试集拟合和预测的R^2和q^2分别为0.820和0.867。应用所建优化模型,制定了装置生产优化方案,优化后抽余油中芳烃质量分数从0.82%降至0.74%,下降了9.8%。
- 杨善升陆文聪陆治荣刘太昂
- 关键词：芳烃抽提支持向量机支持向量分类支持向量回归操作指导
- DMOS优化软件及其在化工过程优化中的应用被引量：6
- 2005年
- DMOS软件综合运用了模式识别、支持向量机、人工神经网络、遗传算法、线性和非线性回归等多种数据挖掘技术,能有效解决复杂工业过程系统优化中普遍存在的多因子、高噪声、非线性、非高斯分布和非均匀分布的难题。将DMOS工业优化软件成功地应用于柴油加氢精制装置及丙烯腈反应装置的生产优化。根据装置DCS系统采集的生产数据,研究了装置优化操作的主要工艺参数,采用模式识别方法建立了装置生产优化操作的定性模型,并最终建立了优化目标的数学模型。
- 杨善升陆文聪陈念贻
- 关键词：DMOS数据挖掘模式识别加氢精制丙烯腈
- 基于数据挖掘的若干化工过程优化和化合物构效关系研究
- 数据挖掘是指综合运用多种算法，从大量数据中发现事先未知的信息和知识的计算机数据处理过程。作为一门多学科的交叉技术，数据挖掘已成为数据库系统和机器学习领域的重点研究课题，因其应用前景广阔而受到学术界和工业界的广泛关注。本文...
- 杨善升
- 关键词：数据挖掘化工过程数据库
- 支持向量机算法在化工优化和故障诊断中的应用
- 根据新发展的统计学习理论和支持向量机算法的原理,提出了称为"大间隔搜索"的工业优化建模新算法,应用于石油化工行业的重芳烃加工优化,钢铁行业的镀锡钢板质量优化,有色冶金行业的铝电解槽寿命的计算机预报,汽车生产中的化学热处理...
- 陈念贻陆文聪包新华杨善升纪晓波董宁
- 关键词：故障诊断支持向量机算法
- 文献传递
- 双水相萃取技术及其应用被引量：30
- 2004年
- 双水相萃取技术作为一项新的分离技术日益受到重视 ,它与传统的萃取方法相比有独特的优点。本文综述了双水相萃取技术基本原理、特点、工艺流程及其若干应用 ,并对双水相萃取技术存在的问题和发展方向作了扼要论述。
- 杨善升陆文聪包伯荣
- 关键词：双水相萃取提纯
- 数据挖掘技术在化工优化中的应用被引量：10
- 2004年
- 简要介绍了数据挖掘基本概念和发展现状,综述了数据挖掘的任务、数据挖掘的常用方法和技术,重点介绍了数据挖掘在化学工业优化中的应用,对数据挖掘在化学工业优化应用中面临的挑战进行了总结,并对其发展趋势进行了预测。
- 杨善升陆文聪陈念贻
- 关键词：数据挖掘知识发现化学工业
- 基于数据挖掘的合成氨过程优化和监测系统应用研究被引量：6
- 2010年
- 根据多年从事过程工业优化经验,开发了一种基于数据挖掘技术的、综合性和图形化的、适用于合成氨过程优化和监测的系统软件。该软件集成了模式识别、人工智能、统计学习理论、数据库技术和领域知识等常用的过程工业优化方法。优化软件具有多方法融合、参数选择、自动建模、模型验证、模型更新、多模型构建以及在线优化监测等新颖的特点,能有效解决合成氨过程优化问题。优化软件分为离线版和在线版两个版本,分别用于离线优化建模和在线优化监测。该优化软件已在云南云维集团有限公司合成氨过程生产优化中取得了满意的效果,有望在化工过程优化和监测中得到广泛应用。
- 杨善升陆文聪顾天鸿陆治荣刘欣杨明
- 关键词：数据挖掘操作指导合成氨
- 数据挖掘技术在化工过程优化及构效关系中的应用研究
- 数据挖掘是指综合运用多种算法，从大量数据中发现事先未知的信息和知识的计算机数据处理过程。作为一门多学科的交叉技术，数据挖掘已成为数据库系统和机器学习领域的重点研究课题，因其应用前景广阔而受到学术界和工业界的广泛关注。本文...
- 杨善升
- 关键词：数据挖掘技术化工过程优化构效关系模式识别支持向量机化合物
- 文献传递
- DMOS工业优化软件及其在化工过程优化中的应用
- ＜正＞ 基于我们多年从事化工、炼油、冶金工业优化工作的经验,开发了适用于工业过程系统优化的软件DMOS（Data Mining Optimization System）。DMOS软件分为开发软件和运行软件两大类,前者由数...
- 杨善升陆文聪陈念贻
- 文献传递
