用于催化裂化装置产率预测的Filter-Wrapper特征变量选择方法

• 作者: 曹道帆 王杰 蓝兴英 高金森
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 模型简化 算法 遗传算法 特征选择 产率预测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 464-471
• 页数: 8页
• 分类号: TQ021.8|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20170841

摘要

催化裂化过程是重质油轻质化的重要手段,为了研究操作条件、原料性质等因素对产品分布的影响,通常需要对催化裂化过程建立准确可靠的数学模型.选择合适的输入变量对模型预测效果有着较大的影响,而在现有的催化裂化装置模型中,输入变量的选取主要依赖于对催化裂化机理的理解.本文从数据驱动建模的角度出发,提出一种Filter法与Wrapper法联合使用的特征子集选择方法.该方法在输入变量选取的过程中不依赖于催化裂化的先验知识,是一种数据驱动的自发的特征变量选择过程.以某炼油厂催化裂化装置为研究对象,利用该装置的生产数据分别选择用于干气和焦炭产率预测模型的输入变量,建立了预测精度高、输入变量数目适中的模型.此外,该方法为催化裂化装置建模的变量选取提供了新角度.