首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于支持向量机的低分辨核磁共振氢谱法快速预测喷气燃料密度
引用本文:孟祥展,黄恩浩,叶凡,徐擎立,李禄生,李明.基于支持向量机的低分辨核磁共振氢谱法快速预测喷气燃料密度[J].分析试验室,2023(3):372-377.
作者姓名:孟祥展  黄恩浩  叶凡  徐擎立  李禄生  李明
摘    要:密度是喷气燃料生产、储运、加注过程中重要的质量指标。为了实现喷气燃料密度的快速、准确测定,提出了一种基于支持向量机(SVM)的低分辨核磁共振氢谱法预测喷气燃料密度。采集喷气燃料样品密度数据和低分辨核磁共振氢谱,利用网格寻优算法和训练集内部五折交叉验证方法优化建模参数。以均方误差和相关系数为指标,通过正交试验对影响模型性能的数据预处理方法进行优化,并对谱图特征的提取方式进行考察。在优化条件下建立的定量分析模型比偏最小二乘法模型预测准确度更高。所建模型对6个油样的预测值与标准值的相对偏差均低于0.3%,模型可应用于喷气燃料密度的快速分析。

关 键 词:低分辨核磁共振  支持向量机  喷气燃料  密度  预测
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号