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基于新型自适应采样算法的催化重整过程代理模型

发布时间:2021-04-16 04:44
  催化重整装置是石油加工的重要装置之一,直接使用机理模型对其进行优化耗时较长。代理模型方法能够有效地对机理模型进行近似,而采样方法对代理模型的精度有很大影响。提出了一种新的自适应采样算法-基于最近邻和马氏距离的自适应采样算法。该算法从采样方法的全局搜索能力与局部搜索能力出发,通过求解优化问题在关键信息区域中获取样本点。采用7个测试函数进行测试,结果表明该算法能够选取对代理模型精度影响较大的采样点,从而有效地提升代理模型的精度。针对催化重整过程的关键质量指标建立了相应的代理模型,结果表明该算法能够很好地处理实际工程中的问题。 

【文章来源】:华东理工大学学报(自然科学版). 2019,45(06)北大核心CSCD

【文章页数】:10 页

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于马氏距离的改进非局部均值图像去噪算法[J]. 阴盼强,路东明,袁渊.  计算机辅助设计与图形学学报. 2016(03)
[2]马氏度量学习中的几个关键问题研究及几何解释[J]. 杨绪兵,王一雄,陈斌.  南京大学学报(自然科学版). 2013(02)
[3]Orthogonal arrays obtained by generalized difference matrices with g levels[J]. ZHANG YingShan1,3, LI WeiGuo2, MAO ShiSong1 & ZHENG ZhongGuo3 1School of Finance and Statistics, East China Normal University, Shanghai 200241, China; 2School of Sciences, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100083, China; 3Lab of Mathematics and Its Application, Peking University, Beijing 100871, China.  Science China(Mathematics). 2011(01)

博士论文
[1]芳烃型连续重整集总反应动力学模型研究[D]. 周红军.华东理工大学 2011



本文编号:3140765

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