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基于随机森林与L-M算法的C4烯烃制备优化模型
文献摘要：
探究合适的催化剂组合和温度对乙醇偶合制备烯烃有着重要意义.首先,利用方差分析筛选重要影响因子;然后,通过随机森林算法分析出影响因子对乙醇转化率、C4烯烃选择性的重要程度排序:温度＞催化剂质量＞乙醇进样量＞Co负载量＞装料比;最后,利用L-M算法进行多元非线性回归,以C4烯烃收率最优为目标并借助粒子群算法得到C4烯烃收率最优值为42.5485％.
文献关键词：
随机森林;L-M算法;C4烯烃制备;粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
蒋梓浩;任涛;周祺;骆加冕
作者机构：
东北大学软件学院,辽宁沈阳110169
文献出处：
引用格式：
[1]蒋梓浩;任涛;周祺;骆加冕-.基于随机森林与L-M算法的C4烯烃制备优化模型)[J].吉首大学学报（自然科学版）,2022(03):79-83
A类：
B类：
C4,催化剂组合,乙醇偶合,制备烯烃,随机森林算法,算法分析,乙醇转化率,重要程度,程度排序,进样量,Co,负载量,装料,多元非线性回归,粒子群算法,最优值
AB值：
0.332011
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