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袁俊

作品数:4 被引量:25H指数:2
供职机构:西安近代化学研究所更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术石油与天然气工程化学工程更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇石油与天然气...
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇化学工程

主题

  • 4篇汽油
  • 3篇清洁汽油
  • 3篇辛烷值
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 1篇研究法辛烷值
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇网络
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇模糊神经
  • 1篇模糊神经网络
  • 1篇多元线性回归
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇丙烯

机构

  • 4篇西安交通大学
  • 1篇西安近代化学...

作者

  • 4篇袁俊
  • 3篇杨伯伦
  • 2篇周小伟
  • 1篇陈春

传媒

  • 1篇西安交通大学...
  • 1篇高校化学工程...
  • 1篇第三届全国化...

年份

  • 2篇2010
  • 1篇2007
  • 1篇2006
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于LM/SVM方法的二次反应清洁汽油辛烷值预测被引量:8
2010年
提出了一种莱文伯格—马夸特(LM)算法和支持向量机(SVM)有机结合的LM/SVM新算法,并将其应用于基于集总模型的二次反应清洁汽油研究法辛烷值的预测。借鉴复杂反应动力学研究中的集总方法,将汽油研究法辛烷值看成汽油饱和烃集总、烯烃集总、芳烃集总的函数,并采用支持向量机表达该函数。针对支持向量机参数及核函数参数难以选择的问题,通过莱文伯格-马夸特算法搜索支持向量机中的参数,并采取把训练集分割成工作样本和检验样本的策略,从而解决了过拟合的问题。利用经典测试函数对LM/SVM算法的性能测试结果表明:LM/SVM算法不但精度优于文献报道的遗传算法与支持向量机相结合的GA/SVM方法,而且其效率也远高于GA/SVM方法。LM/SVM方法对二次反应清洁汽油研究法辛烷值预测的相对误差绝对值的平均值为0.71%。
袁俊周小伟杨伯伦
关键词:清洁汽油辛烷值
基于模糊神经网络的汽油二次反应研究
<正>汽油二次反应是催化裂化(FCC)粗汽油在提升管反应器中进行的改质过程,其可有效降低汽油中烯烃的含量,得到符合标准的清洁汽油,从而降低汽车尾气对大气造成的污染。因此,汽油二次反应的相关研究受到行业人士越来越多的关注。...
陈春杨伯伦叶浩淼袁俊
文献传递
基于LM/SVM方法的汽油二次反应研究
袁俊
关键词:丙烯清洁汽油研究法辛烷值支持向量机
应用BP神经网络的二次反应清洁汽油辛烷值预测被引量:20
2010年
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%.
周小伟袁俊杨伯伦
关键词:清洁汽油辛烷值多元线性回归BP神经网络
共1页<1>
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