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申请/专利权人：兰州理工大学
摘要：本发明公开了一种基于罐底批次的成品汽油调和混合配方模型建模方法，包括：步骤1：建立保守配方模型与卡边配方模型；步骤2：将所述保守配方模型与卡边配方模型进行融合，获取混合配方模型。本发明以保守配方模型作为输出卡边配方模型的数据给以补充和完备，针对迁移学习和模型方法结合后优化，得到卡边配方模型，使得油品趋近卡边生产，同时采用保守配方模型与卡边配方模型融合的策略，既能保证一次调和率且趋近卡边生产，确保配方生成系统能够可持续使用为目标，减少企业生产成本，提高生产效益，满足卡边生产。
主权项：1.基于罐底批次的成品汽油调和混合配方模型建模方法，其特征在于，包括：步骤1：建立保守配方模型与卡边配方模型；步骤2：将所述保守配方模型与所述卡边配方模型进行融合，获取混合配方模型；所述步骤1中，所述卡边配方模型的建立过程为：步骤1-4：将历史卡边数据分为第二训练集和第二测试集；步骤1-5：预训练XGBoost模型，包括对XGBoost模型参数进行初始化；步骤1-6：将所述第二训练集输入到所述保守配方模型中，计算Lsoft值；将所述第二训练集输入到所述XGBoost模型中，计算Lhard值；其中，Lsoft为ys与yT的误差函数，Lhard为ys与ytrue的误差函数，ys为XGBoost模型输出的预测值，yT为保守配方模型经过改进Softmax输出的概率值，ytrue为保守配方模型经过改进Softmax输出的真实值，步骤1-7：若Lhard+m值大于Lsoft值，执行L＝λLsoftys,yT+1-λLhardys,ytrue；否则执行L＝Lhardys,ytrue；其中，L为损失总值，λ为加权系数，m为常数；步骤1-8：基于所述损失总值对所述XGBoost模型参数进行更新，重复步骤1-6至1-7，直至第二训练集输出的预测值与输出的真实值误差小于阈值，此时XGBoost模型训练完成，获取卡边配方模型；步骤1-9：将所述第二测试集输入到训练后的卡边配方模型，并进行评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州理工大学 基于罐底批次的成品汽油调和混合配方模型建模方法
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