引用本文:李为民,邬国英. 基于人工神经网络（BP）方法预测汽油辛烷值[J]. 石油与天然气化工, 1999, 28(2): 103-105.
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基于人工神经网络（BP）方法预测汽油辛烷值
李为民,邬国英
作者单位
摘要:
本文基于人工神经网络（ＢＰ）方法，用毛细管色谱法预测汽油馏分的辛烷值，其预测最大绝对误差为０．２８，平均误差为０．１２２，比常用的线性回归数学模型法更能准确地预报辛烷值。
关键词:  人工神经网络 汽油 辛烷值 预测 质量
DOI：
分类号:TE626.21 TE622
基金项目:
Prediction for Octane Number of Gasoline Based on Artificial Neural Network Approach Method.
Li Weimin  Wu Guoying  et al.
Abstract:
Based on the Artificial Neural Network Approach method, the octane number of gasoline was predicted by using capillary chromatography. The maximum absolute error of prediction is 0.28, and the average error of prediction is 0.122 . The results show tha
Key words:  artificial neural network, gasoline, octane number