[发明专利]一种评价汽油性质建模预测结果可信程度的方法有效
申请号: | 201610286125.4 | 申请日: | 2016-04-29 |
公开(公告)号: | CN106018325B | 公开(公告)日: | 2019-02-01 |
发明(设计)人: | 陈夕松;姜胜男;费树岷;方鑫;胡云云;吴沪宁 | 申请(专利权)人: | 南京富岛信息工程有限公司 |
主分类号: | G01N21/3577 | 分类号: | G01N21/3577;G01N21/359 |
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: | 本发明提出了一种评价汽油性质建模预测结果可信程度的方法,利用主成分得分坐标图,并引入了极值距离系数、距离离散系数和平均距离系数,用于描述待测样本点与校正样本点的分布集中度情况;其次根据决定系数和交叉验证均方根误差描述模型的预测能力情况;最后综合考虑样本分布集中度和模型的预测能力,建立了可信度公式,衡量预测结果的可信程度。该方法有效表征了预测结果的可信性,较好地评价了汽油性质模型的可行性,为使用人员是否需要及时更新模型提供了依据。 | ||
搜索关键词: | 一种 评价 汽油 性质 建模 预测 结果 可信 程度 方法 | ||
【主权项】:
1.一种评价汽油性质建模预测结果可信程度的方法,其特征在于该方法基于待测样本点和选取的校正样本,通过建立可信度公式,量化汽油性质建模预测结果的可信程度,所述可信度公式:C=(a1×AI+a2×(1‑SD)+a3×(1‑MN)+a4×R2+a5×(1‑RMSECV))×100%式中,AI、SD和MN分别为极值距离系数、距离离散系数和平均距离系数,由样本的主成分得分坐标图计算得到;R2和RMSECV分别为决定系数和交叉验证均方根误差;a1、a2、a3、a4和a5为因子系数,其中:极值距离系数AI采用下式定义,
其中,dmax为待测样本点与校正样本点之间的最大距离;dmin为待测样本点与校正样本点之间的最小距离;距离离散系数SD采用下式定义,
其中,dj为待测样本点与所有校正样本点两两之间的距离;
为待测样本点与所有校正样本点两两之间的距离平均值;m为样本点两两之间的距离个数,即
n为待测样本点与所有校正样本点的总数;平均距离系数MN采用下式定义,
其中,
为邻域内校正样本点到待测样本点的平均距离;
为邻域外校正样本点到待测样本点的平均距离;di为待测样本点与第i个校正样本点之间的距离;S为所有校正样本数,T为邻域内的校正样本数,S‑T为邻域外的校正样本数。
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