[发明专利]一种汽油关键性质的快速批量预测方法在审
| 申请号： | 201610740854.2 | 申请日： | 2016-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN106407648A | 公开（公告）日： | 2017-02-15 |
| 发明（设计）人： | 陈夕松;杜眯;费树岷;吴沪宁;胡云云 | 申请（专利权）人： | 南京富岛信息工程有限公司 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G01N21/359;G01N21/3577 |
| 代理公司： | 南京天华专利代理有限责任公司32218 | 代理人： | 刘畅,夏平 |
| 地址： | 210061 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种汽油关键性质的快速批量预测方法，该方法面向炼化企业，基于汽油近红外光谱，首先采用基线校正、截取和矢量归一化方法进行光谱预处理，然后采用快速傅里叶变换得到系数矩阵并进行BP神经网络训练，最后进行汽油关键性质的批量预测。与普通非线性建模方法相比，该方法实现了多个性质的批量预测，在保证预测精度的同时，提高了预测的实时性，有助于炼化企业的汽油在线调合的实时控制，进而提高企业的经济效益。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 汽油 关键 性质 快速 批量 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种汽油关键性质的快速批量预测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：(1)基于汽油近红外光谱图，首先对光谱库样本和待测汽油样本进行光谱预处理；(2)将预处理后的光谱数据进行快速傅里叶变换，得到快速傅里叶变换的系数矩阵A；(3)选取A的前m行作为神经网络的输入并配置网络参数；(4)预处理后的光谱库汽油作为训练样本，进行神经网络训练；(5)利用训练好的神经网络模型对待测样本的多个性质进行批量预测得到性质的最终结果评价。
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