[发明专利]基于MDS的RBF对石化行业生产能力的预测模型有效
| 申请号： | 201811552864.9 | 申请日： | 2018-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN109636050B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 韩永明;武昊;耿志强;朱群雄 | 申请（专利权）人： | 北京化工大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/04;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京太兆天元知识产权代理有限责任公司 11108 | 代理人： | 王宇 |
| 地址： | 100029 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于MDS的RBF对石化行业生产能力的预测模型，包括：获得乙烯数据；使用多维尺度分析算法对所述乙烯数据进行降维处理，以使所述乙烯数据在低维空间中的距离与在高维空间中的距离相同；在所述低维空间中获得对应的类别作为径向基函数神经网络的训练集和测试集；根据所述训练集和所述测试集形成径向基函数神经网络预测模型；根据所述基函数神经网络预测模型对乙烯产量进行预测。本发明提供的技术方案提高了乙烯生产能效的预测精度，从而实现对石化行业能效的有效预测，解决了传统神经网络模型对石化行业能效预测的不精确性，提高了复杂石化行业的能源效率，实现了节能减排的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 mds rbf 石化 行业 生产能力 预测 模型 | ||
【主权项】：
1.一种基于MDS的RBF对石化行业生产能力的预测模型，其特征在于，包括：获得乙烯数据；使用多维尺度分析算法对所述乙烯数据进行降维处理，以使所述乙烯数据在低维空间中的距离与在高维空间中的距离相同；在所述低维空间中获得对应的类别作为径向基函数神经网络的训练集和测试集；根据所述训练集和所述测试集形成径向基函数神经网络预测模型；根据所述基函数神经网络预测模型对乙烯产量进行预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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