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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供了一种基于混合特征选择的辛烷值损失预测方法，属于石油化工技术领域。解决了现有的辛烷值损失测定方法成本高、耗时大的问题。其技术方案为：该预测方法包括如下步骤：S1:获取从催化裂化汽油精制装置采集的样本原始数据；S2:将数据样本进行预处理；S3:使用k‑means聚类算法初步筛选变量：S4:使用皮尔逊相关系数检验变量的线性关系，并用距离相关系数检验变量的非线性关系,将与其它变量相关性较高的变量剔除：S5:根据决策树计算的各变量重要性，得到建模的最终变量；S6:根据辛烷值损失和筛选的变量，建立多元线性回归模型并进行训练。本发明的有益效果为：可以使建模的主要变量具有代表性和独立性。
主权项：1.一种基于混合特征选择的辛烷值损失预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1:获取从催化裂化汽油精制装置采集的样本原始数据；S2:将数据样本进行预处理；S3:使用k-means聚类算法初步筛选变量：S4:使用皮尔逊相关系数检验变量的线性关系，并用距离相关系数检验变量的非线性关系,将与其它变量相关性较高的变量剔除：S5:根据决策树计算的各变量重要性，得到建模的最终变量；S6:根据辛烷值损失和筛选的变量，建立多元线性回归模型并进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于混合特征选择的辛烷值损失预测方法
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