基于支持向量机算法的芳烃抽提装置优化模型研究

摘要

将适合小样本数据建模的支持向量机算法(包括支持向量分类算法SVC和支持向量回归算法SVR)用于某石化公司芳烃抽提装置优化建模,建立了装置优化目标与有关工艺参数间的定性、定量模型.结果表明,抽余油中芳烃含量SVC模型的分类和预测正确率皆为100%;SVR模型对抽余油中芳烃含量的拟合与预报的均方根误差(RMSE)分别为0.072和0.060;抽余油中芳烃含量的SVR模型对128个训练集及32个测试集拟合和预测的R2和q2分别为0.820和0.867.应用所建优化模型,制定了装置生产优化方案,优化后抽余油中芳烃质量分数从0.82%降至0.74%,下降了9.8%.