智能算法用于汽油馏程蒸发温度的计算

探讨了人工神经网络法和径向基神经网络法,用于GB/T6536《石油产品蒸馏测定法》测定汽油馏程试验时,从馏出温度计算蒸发温度的可能性。试验表明,线性神经网络法的泛化预测能力,优于径向基神经网络法。用所选的训练集数据建立数学模型后,测试集数据的仿真结果表明,仿真值与原测定值的绝对偏差,没有超过2℃,说明线性神经网络法用于汽油蒸发温度的计算是可行的,该方法是一种快速、准确、简便值得借鉴的方法。