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基于机器学习和多元非线性拟合的乙醇偶合制备C4烯烃研究
文献摘要：
本文基于2021年全国大学生数学建模竞赛赛题所提供的实验数据,利用神经网络和多元非线性拟合,对乙醇催化偶合制备C4烯烃的工艺条件进行优化.首先基于阿伦尼乌斯方程,通过非线性拟合给出了乙醇转换率和C4烯烃选择性与反应温度的模型;接着引入交互项进行多元非线性拟合,得出催化剂组合和温度影响乙醇转换率、C4烯烃选择性的回归方程.随后,本文利用神经网络对数据进行训练,建立优化模型,得出C4烯烃收率的理论最高值为43.2803％.
文献关键词：
BP神经网络;多元非线性拟合;逐步回归;阿伦尼乌斯方程
中图分类号：
作者姓名：
张媛;金一冉;李霄
作者机构：
首都经济贸易大学财政税务学院,北京100070;首都经济贸易大学统计学院,北京 100070
文献出处：
引用格式：
[1]张媛;金一冉;李霄-.基于机器学习和多元非线性拟合的乙醇偶合制备C4烯烃研究)[J].科学技术创新,2022(16):177-180
A类：
B类：
基于机器学习,多元非线性拟合,乙醇偶合,C4,烯烃,全国大学生数学建模竞赛,赛题,工艺条件,阿伦尼乌斯方程,转换率,反应温度,催化剂组合,温度影响,最高值,逐步回归
AB值：
0.192646
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