文献类型：期刊文献

中文题名：基于XGBoost模型的炼油厂氢气网络动态多输出预测模型

作者：王宁[1];曹萃文[1];

机构：[1]华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室;

年份：2019

中文期刊名：华东理工大学学报(自然科学版)

基金：国家自然科学基金资助项目(61673175,61573144);

语种：中文

中文关键词：氢气网络;XGBoost模型;预测;最小新氢消耗量;最小氢气剩余量;

摘要：对基于XGBoost模型的炼油厂氢气网络动态多输出预测模型进行了研究,用最小新氢消耗量和最小氢气剩余量两种指标的动态数据进行氢气网络动态多输出预测,对模型性能进行了评估,并与反向传播(BP)神经网络模型的预测结果进行了比较,得到了很好的预测效果,最后分析了5类操作参数特征对输出指标的影响。