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基于XGBoost模型的炼油厂氢气网络动态多输出预测模型 被引量：1
1
作者 王宁 曹萃文 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期77-83,共7页
对基于XGBoost模型的炼油厂氢气网络动态多输出预测模型进行了研究,用最小新氢消耗量和最小氢气剩余量两种指标的动态数据进行氢气网络动态多输出预测,对模型性能进行了评估,并与反向传播(BP)神经网络模型的预测结果进行了比较,得到了... 对基于XGBoost模型的炼油厂氢气网络动态多输出预测模型进行了研究,用最小新氢消耗量和最小氢气剩余量两种指标的动态数据进行氢气网络动态多输出预测,对模型性能进行了评估,并与反向传播(BP)神经网络模型的预测结果进行了比较,得到了很好的预测效果,最后分析了5类操作参数特征对输出指标的影响。 展开更多
关键词 氢气网络 XGBoost模型 预测 最小新氢消耗量 最小氢气剩余量
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