随机森林算法在石油馏分临界性质预测中的应用

• 作者: 刘子媛 宋新阳 王从岗
• 来源期刊: 广州化工
• 学科: 工学
• 关键词: 随机森林 石油馏分 临界性质 预测
• 年，卷（期）: 2016,（20）
• 所属期刊栏目: 科学实验
• 页码范围: 71-73
• 页数: 3页
• 分类号: TE622
• 字数: 2520字
• 语种: 中文

摘要

在实测原油馏分临界性质及基础物性数据基础上，采用随机森林方法预测其临界性质。预测临界温度的随机森林模型训练的平均相对偏差在0.6%左右，测试的平均相对偏差在1.4%左右。预测结果精度较高，应用范围广。预测临界压力的随机森林模型训练的平均相对偏差一般在3%左右，测试的平均相对偏差一般在6%左右。考察了随机森林模型参数的影响，其中Ntree取500或800时预测结果能够满足要求；对于输入参数数目k≥4时， Mtry取k-1预测精度较高，当k较小时Mtry取k的预测精度较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋新阳		1	0	0.0	0.0