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融合可解释机器学习的成品汽油调和配方质量预测评价与致因分析被引量：1: 1; 作者李炜郑明杰 +1 位作者李亚洁梁成龙《石油学报（石油加工）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期126-136,共11页; 受成品汽油调和配方需“先验”评价与修正的驱动,本研究将轻量级梯度提升树(LightGBM)与可解释机器学习(SHAP)方法相结合,兼顾复杂模型精度高与后验SHAP可解释性强的各自优势,提出了一种调和配方质量预测评价及致因分析方法。该方法先... 展开更多; 关键词成品汽油调和配方质量评价可解释机器学习预测建模致因分析参数优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SHPSO-GA-BP的成品汽油调和中加氢汽油组分辛烷值的预测被引量：12: 2; 作者李炜王晓明 +2 位作者蒋栋年李亚洁梁成龙《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期3191-3200,共10页; 针对成品汽油调和配方建模中加氢汽油组分辛烷值难以实时获取,考虑遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)网络存在的问题,提出了一种串行混合粒子群遗传算法(... 展开更多; 关键词辛烷值预测神经网络遗传算法粒子群算法 SHPSO-GA-BP神经网络优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于粒子群优化的VB-LSSVM算法研究辛烷值预测建模被引量：18: 3; 作者李炜石连生梁成龙《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期335-339,共5页; 针对现有红外线分析仪表无法实现阶段在线检测车用汽油调合中,MMT抗爆剂对辛烷值的影响问题,考虑到样本数据较少的因素,提出一种基于粒子群优化算法的矢量基最小二乘支持向量机方法,首先以粒子群优化的方法来选取最小二乘支持向量机的... 展开更多; 关键词汽油调合辛烷值粒子群优化矢量基最小二乘支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

罐式批次成品汽油调和配方集成建模方法被引量：2: 4; 作者李炜阮成龙 +2 位作者王晓明李亚洁梁成龙《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期4701-4712,共12页; 考虑罐式批次成品汽油调和过程中罐底余油对产品质量指标的影响,本文提出了一种基于改进多核模糊C均值(multi-kernel fuzzy C-means,MKFCM)与极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)集成的成品汽油调和的通用配方建模方法... 展开更多; 关键词调和配方预测改进多核模糊C均值极端梯度提升树集成罐底油优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

异质多模型集成的辛烷值和抗爆系数分级建模被引量：1: 5; 作者李炜王亚丽 +2 位作者王晓明李亚洁梁成龙《石油学报（石油加工）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期380-391,共12页; 针对成品汽油调和过程中研究法辛烷值(RON)和抗爆系数难以实时获取,且传统未考虑二者关联的单一模型精度和适应性不足等问题,提出了2种异质多模型集成的分级预测建模方法(方法Ⅰ和方法Ⅱ)。先采用K折交叉验证法对建模算法进行参数调整... 展开更多; 关键词集成预测模型加权平均堆叠异质; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合可解释机器学习的成品汽油调和配方质量预测评价与致因分析被引量：1: 1; 作者李炜郑明杰李亚洁梁成龙; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心中国石油兰州石化分公司油品储运厂; 出处《石油学报（石油加工）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期126-136,共11页; 基金甘肃省青年博士基金项目(2021QB-044)资助。; 文摘受成品汽油调和配方需“先验”评价与修正的驱动,本研究将轻量级梯度提升树(LightGBM)与可解释机器学习(SHAP)方法相结合,兼顾复杂模型精度高与后验SHAP可解释性强的各自优势,提出了一种调和配方质量预测评价及致因分析方法。该方法先引用改进遗传算法(IGA)优化LightGBM的超参数,建立了可同时预测成品汽油性能和环保指标的模型,并结合汽油国ⅥA标准与企业生产实际制定了配方质量评价标准,实现配方“先验”评价;再基于SHAP的全局和局部致因分析,对缺陷配方给出了易于操作的单变量定性修正建议。实验结果表明:相比于传统BP网络和随机森林(RF)、以及采用随机搜索和GA优化参数的LightGBM等模型,IGA_LightGBM模型可得到更全面和精准的预测指标,SHAP致因分析可给出契合实际的修正建议。该方法是智能算法代替人工的有益探索。; 关键词成品汽油调和配方质量评价可解释机器学习预测建模致因分析参数优化; Keywords finished gasoline blending formulation quality evaluation interpretable machine learning predictive modeling cause analysis parameter optimization; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SHPSO-GA-BP的成品汽油调和中加氢汽油组分辛烷值的预测被引量：12: 2; 作者李炜王晓明蒋栋年李亚洁梁成龙; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心中国石化兰州石化分公司油品储运厂; 出处《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期3191-3200,共10页; 基金国家自然科学基金项目(61364011,61763027)。; 文摘针对成品汽油调和配方建模中加氢汽油组分辛烷值难以实时获取,考虑遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)网络存在的问题,提出了一种串行混合粒子群遗传算法(serial hybrid PSO-GA,SHPSO-GA)优化BP网络,并用于辛烷值的预测建模。该方法首先将PSO算法的输出依据适应度值分为优劣2个种群,弃劣留优;然后对留优种群再进行GA的交叉变异操作,进一步优化种群,经过每一代PSO和GA的交替优化,并将最优种群用于BP网络参数优化;最后基于该方法和工业历史数据,建立了加氢汽油组分辛烷值的预测模型,仿真结果表明,较传统BP,以及改进的GA-BP、PSO-BP、PSO-GA-BP等方法,SHPSO-GA-BP由于将PSO与GA进行更优的深度融合,具有更好的预测性能,可以用于辛烷值的预测。; 关键词辛烷值预测神经网络遗传算法粒子群算法 SHPSO-GA-BP神经网络优化; Keywords octane number prediction neural network genetic algorithm particle swarm optimization PSO-GABP neural network optimization; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于粒子群优化的VB-LSSVM算法研究辛烷值预测建模被引量：18: 3; 作者李炜石连生梁成龙; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州石化分公司油品储运厂; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期335-339,共5页; 基金甘肃省自然科学基金项目(3ZS051-A25-032) 兰州理工大学"电气与控制"重点学科团队资助项目; 文摘针对现有红外线分析仪表无法实现阶段在线检测车用汽油调合中,MMT抗爆剂对辛烷值的影响问题,考虑到样本数据较少的因素,提出一种基于粒子群优化算法的矢量基最小二乘支持向量机方法,首先以粒子群优化的方法来选取最小二乘支持向量机的模型参数,然后用矢量基判据选择支持向量,使最小二乘支持向量机的解具有稀疏性。该方法不但克服了常用的交叉验证法的耗时与盲目性问题,发挥了最小二乘支持向量机的小样本学习和计算简单的特点,而且提高了最小二乘支持向量机模型的泛化能力,将其应用于汽油调合系统中研究法辛烷值的预测,仿真结果表明,该方法是可行且有效的。; 关键词汽油调合辛烷值粒子群优化矢量基最小二乘支持向量机; Keywords gasoline blending octane number particle swarm optimization vector base least square support vector machine; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名罐式批次成品汽油调和配方集成建模方法被引量：2: 4; 作者李炜阮成龙王晓明李亚洁梁成龙; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心中国石化兰州石化分公司油品储运厂; 出处《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期4701-4712,共12页; 基金甘肃省青年博士基金(2021QB-044)。; 文摘考虑罐式批次成品汽油调和过程中罐底余油对产品质量指标的影响,本文提出了一种基于改进多核模糊C均值(multi-kernel fuzzy C-means,MKFCM)与极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)集成的成品汽油调和的通用配方建模方法。该方法首先考虑各调和组分的差异性,提出一种自适应核参数计算方法对MKFCM改进,并将其用于罐底油聚类分析,旨在最大程度划分出性质相近的罐底油批次类型;在此基础上择优选用XGBoost算法,以各批次罐底余油的组分比例和产品预期质量指标作为输入,建立各批次子配方模型;在配方生成时,基于改进MKFCM求得当前罐底余油的隶属度向量,并以此为权值对子配方模型进行加权融合,最终以多模型集成的方式得到了成品汽油调和的通用配方。经使用某企业实际工业数据进行实验分析,结果表明,较单一模型或未改进MKFCM的集成模型,基于改进MKFCM-XGBoost的多模型集成配方,预测精度和泛化能力均更优,更适合罐式批次成品汽油调和过程。; 关键词调和配方预测改进多核模糊C均值极端梯度提升树集成罐底油优化; Keywords blending formula prediction improve MKFCM extreme gradient boosting(XGBoost) integration remaining oil at the bottom of the tank optimization; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名异质多模型集成的辛烷值和抗爆系数分级建模被引量：1: 5; 作者李炜王亚丽王晓明李亚洁梁成龙; 机构兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心中国石油兰州石化分公司油品储运厂; 出处《石油学报（石油加工）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期380-391,共12页; 基金甘肃省青年博士基金项目(2021QB-044)资助。; 文摘针对成品汽油调和过程中研究法辛烷值(RON)和抗爆系数难以实时获取,且传统未考虑二者关联的单一模型精度和适应性不足等问题,提出了2种异质多模型集成的分级预测建模方法(方法Ⅰ和方法Ⅱ)。先采用K折交叉验证法对建模算法进行参数调整与算法优选,分别建立了5个一级辛烷值和二级抗爆系数异质子模型。方法Ⅰ利用加权平均法对异质子模型进行线性集成,并为提升集成模型性能,对目标函数引入L1、L2、L1&L2等3种正则化约束,以此确定子模型最优权重;考虑线性集成可能对非线性过程适应性不足,方法Ⅱ基于堆叠思想建立了非线性集成预测模型。经使用工业生产数据仿真实验研究表明,较传统单一模型以及加权平均模型,考虑抗爆系数对辛烷值依赖提出的2种异质集成分级建模方法,具有更优的性能,可用于成品汽油调和过程中辛烷值和抗爆系数的准确预测,有望解决后期配方模型建立和优化控制的数据缺失问题。; 关键词集成预测模型加权平均堆叠异质; Keywords integration prediction model weighted average stacking heterogeneous; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	融合可解释机器学习的成品汽油调和配方质量预测评价与致因分析	李炜郑明杰李亚洁梁成龙	《石油学报（石油加工）》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于SHPSO-GA-BP的成品汽油调和中加氢汽油组分辛烷值的预测	李炜王晓明蒋栋年李亚洁梁成龙	《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于粒子群优化的VB-LSSVM算法研究辛烷值预测建模	李炜石连生梁成龙	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	18	在线阅读下载PDF 职称材料
4	罐式批次成品汽油调和配方集成建模方法	李炜阮成龙王晓明李亚洁梁成龙	《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	异质多模型集成的辛烷值和抗爆系数分级建模	李炜王亚丽王晓明李亚洁梁成龙	《石油学报（石油加工）》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料