一种油品调合属性的预测方法、系统及存储介质
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一种油品调合属性的预测方法、系统及存储介质
申请号:
CN202411370873
申请日期:
2024-09-29
公开号:
CN119339828A
公开日期:
2025-01-21
类型:
发明专利
摘要
本发明提供了一种油品调合属性的预测方法、一种油品调合属性的预测系统,以及一种计算机可读存储介质。油品调合属性的预测方法包括步骤:获取包括油品调合过程中的关键属性值、实际调合油配方的数据集,关键属性值包括非线性属性的属性值;以及将数据集输入油品调合属性预测模型,以预测调合油属性值,油品调合属性预测模型基于人工神经网络所建立,人工神经网络包括激活函数。本发明提供的油品调合属性的预测方法能够建立不依赖于非线性属性自身物理化学原理的模型,更好地针对油品调合中的非线性属性进行预测。
技术关键词
属性预测模型
人工神经网络
交叉验证法
超参数
非线性
残差网络
预测系统
计算机
样本
可读存储介质
多层感知机
指标
阶段
存储器
异常数据
指令
误差
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