[1]李为民,邬国英,林西平.基于近红外光谱的汽油辛烷值神经网络模型研究[J].常州大学学报(自然科学版),2005,(03):16-18.
　LI Wei -min,WU Guo -ying,LIN Xi -ping.Study of the Gasoline Octane Number Model Using ANN Method with near Infrared Spectra Analysis[J].Journal of Changzhou University(Natural Science Edition),2005,(03):16-18.
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基于近红外光谱的汽油辛烷值神经网络模型研究()
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常州大学学报(自然科学版)[ISSN:2095-0411/CN:32-1822/N]

卷:
期数:
2005年03期
页码:
16-18
栏目:
出版日期:
2005-09-25

文章信息/Info

Title:
Study of the Gasoline Octane Number Model Using ANN Method with near Infrared Spectra Analysis
作者:
李为民;  邬国英;  林西平
江苏工业学院化学工程系, 江苏 常州 213016
Author(s):
LI Wei -min ;  WU Guo -ying ;  LIN Xi -ping
Department of Chemical Engineering , Jiang su Polytechnic University , Changzhou 213016 , China
关键词:
人工神经网络; 汽油; 辛烷值; 近红外光谱人工神经网络; 汽油; 辛烷值; 近红外光谱
Keywords:
artificial neural netw ork ; gasoline ; octane number ; near infrared spect rum
分类号:
T E 626.24 ;TP 18
文献标志码:
A
摘要:
根据汽油组分的辛烷值与近红外光谱分析数据, 用人工神经网络(ANN) 的反向传播算法建立了汽油组分辛烷值神经网 络预测模型, 检验表明, ANN 方法能准确地关联近红外光谱分析数据与汽油组分辛烷值的关系。马达法辛烷值预测平均误差 为0.20 ;研究法辛烷值预测平均误差为0.18 。
Abstract:
Based on the real world data of the gasoline octane number and the near infrared spectrum , an artificial neural network (ANN)was developed for predicting the gasoline octane number using BP (Back -Propagation) algorithm .It was show n that the ANN model can correlate and predict the gasoline octane number accurately after comparing the prediction results with the actual data .The average prediction error of moto r octane number and research octane number w ere 0.2 and 0.18 respectively .

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
基金资助:江苏省高技术研究(农业) 项目(BG2005325) 作者简介:李为民(1962 -), 男, 浙江湖州人, 副教授, 从事化学工程与工艺的科研与教学工作。
更新日期/Last Update: 2005-09-25