典型文献
提高数据模型预测效果的新方法及其在蜡油加氢脱硫中的应用
文献摘要：
对于蜡油加氢工业装置而言,当原料发生较大变化时,即使操作人员进行相应的调整,也容易出现精制蜡油中硫含量超标或者过低的情况,这些数据点(边际点)虽少,但极重要.由于统计模型的固有缺陷,边际点的预测成为难题.研究提出两步法来解决这一问题,首先,建立精制蜡油硫含量异常点判定新方法,剔除异常点;其次,保留所有硫含量边际点,从正常范围点中随机抽取数据,将边际点数据量与正常范围点数据量之比(边际点/正常点)从1/9改变为2/8和3/7,使其更符合统计模型的预测特点.与边际点/正常点为1/9的模型相比,边际点/正常点为2/8和3/7的模型对测试集中硫质量分数的平均绝对误差分别缩小了35.97和57.95μg/g,相对误差分别缩小了0.95和1.6百分点,解决了统计模型对少数边际点预测效果差的问题,提高了统计模型的泛化能力.
文献关键词：
蜡油加氢;硫含量;边际点;异常点判定;预测
中图分类号：
作者姓名：
田旺;秦康;李明丰;胡元冲;梁家林;褚小立
作者机构：
中国石化 石油化工科学研究院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]田旺;秦康;李明丰;胡元冲;梁家林;褚小立-.提高数据模型预测效果的新方法及其在蜡油加氢脱硫中的应用)[J].石油学报（石油加工）,2022(04):819-827
A类：
边际点,异常点判定
B类：
数据模型,蜡油加氢,加氢脱硫,工业装置,操作人员,精制,硫含量,据点,统计模型,为难,两步法,点中,随机抽取,数据量,之比,测试集,硫质量分数,平均绝对误差,百分点,点预测,泛化能力
AB值：
0.203722
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