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基于梯度提升决策树的三组元精馏流程结构最优化
1
作者
刘尚豪
贾胜坤
+1 位作者
罗祎青
袁希钢
《化工学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期2075-2087,共13页
针对三组元精馏流程结构最优选择问题,提出一种基于梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)的机器学习方法,利用7种精馏流程结构分离9种三组元混合物的经济评价结果数据用于模型训练。分别应用传统决策树和GBDT模型对多...
针对三组元精馏流程结构最优选择问题,提出一种基于梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)的机器学习方法,利用7种精馏流程结构分离9种三组元混合物的经济评价结果数据用于模型训练。分别应用传统决策树和GBDT模型对多个实际案例进行验证,结果显示无论是对已知物系还是未知物系,提出的GBDT模型相较传统决策树模型具有更高的预测准确率。
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关键词
三组元
精馏
精馏最优流程结构
机器学习
梯度提升树
蒸馏
计算机模拟
优
化设计
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职称材料
题名
基于梯度提升决策树的三组元精馏流程结构最优化
1
作者
刘尚豪
贾胜坤
罗祎青
袁希钢
机构
天津大学化工学院
天津大学化学工程研究所
化学工程联合国家重点实验室(天津大学)
出处
《化工学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期2075-2087,共13页
基金
国家自然科学基金项目(22178247,21978203)。
文摘
针对三组元精馏流程结构最优选择问题,提出一种基于梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)的机器学习方法,利用7种精馏流程结构分离9种三组元混合物的经济评价结果数据用于模型训练。分别应用传统决策树和GBDT模型对多个实际案例进行验证,结果显示无论是对已知物系还是未知物系,提出的GBDT模型相较传统决策树模型具有更高的预测准确率。
关键词
三组元
精馏
精馏最优流程结构
机器学习
梯度提升树
蒸馏
计算机模拟
优
化设计
Keywords
ternary-distillation
optimal distillation configuration
machine learning
gradient boosting decision tree
distillation
computer simulation
optimal design
分类号
TQ062.2 [化学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于梯度提升决策树的三组元精馏流程结构最优化
刘尚豪
贾胜坤
罗祎青
袁希钢
《化工学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
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