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摘要:
建立了用加氢处理润滑油基础油的密度(20℃)、粘度(100℃)、折光指数(20℃)和粘度指数估算其芳烃含量的神经网络模型,并将预测结果与主成分回归模型所得结果进行了比较.结果表明,神经网络模型预测数据的最大误差为1.6%,绝对值平均误差为0.79%;而主成分回归模型预测值的最大误差为6.0%,绝对值平均误差为2.17%.可见,神经网络模型对润滑油基础油芳烃含量的估算精度优于主成分回归模型,是一种估算加氢处理润滑油基础油芳烃含量的可行方法.
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综述
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 估算加氢处理润滑油基础油芳香烃含量的神经网络模型
来源期刊 石油学报(石油加工) 学科 工学
关键词 加氢处理 润滑油 基础油 神经网络 芳香烃 回归
年,卷(期) 2001,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 34-39
页数 6页 分类号 TE624.4|O242.1
字数 2310字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8719.2001.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 祖德光 10 161 5.0 10.0
2 石亚华 24 478 14.0 21.0
3 李大东 31 627 16.0 24.0
4 郭庆洲 5 45 3.0 5.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (1)
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1995(2)
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2005(1)
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2008(1)
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研究主题发展历程
节点文献
加氢处理
润滑油
基础油
神经网络
芳香烃
回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
石油学报(石油加工)
双月刊
1001-8719
11-2129/TE
大16开
北京市学院路18号
82-332
1985
chi
出版文献量(篇)
3501
总下载数(次)
9
总被引数(次)
26382
论文1v1指导