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文檔簡(jiǎn)介
1、密度是物質(zhì)的一個(gè)重要的基本物性,每種物質(zhì)都有一定的密度,不同物質(zhì)的密度一般是不同的。在工業(yè)生產(chǎn)、化學(xué)和工藝過程中,密度也起著非常重要的作用。人們可以根據(jù)密度的相關(guān)知識(shí),去推導(dǎo)其他很多的相關(guān)熱物理性質(zhì)。測(cè)量一些在常溫常壓下簡(jiǎn)單固體、液體的密度并不難,人們只要測(cè)量它的質(zhì)量和體積就可以得出它的密度。但是當(dāng)我們?nèi)y(cè)量一些在高溫或高壓等極端條件下的二元混合物的密度時(shí),往往存在較大的難度。而且當(dāng)條件更加苛刻時(shí),更難達(dá)到所需的要求。因此,找到一種有效
2、的方法,對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,定量準(zhǔn)確地揭示相關(guān)規(guī)律,可用于指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)。
本文首次利用支持向量回歸(SVR)理論結(jié)合粒子群尋優(yōu)(Particle Swarm Optimization,PSO)算法,對(duì)幾種不同的二元有機(jī)混合物在不同的配比、溫度和壓強(qiáng)下的密度的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了建模研究和因素分析,主要內(nèi)容如下:
?、俑鶕?jù)相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,利用PSO-SVR對(duì)碳酸二甲酯和對(duì)二甲苯二元有機(jī)混合物在不同條件下(混合物比例,溫度288.1
3、5K-308.15K,壓強(qiáng)0.1MPa-40MPa)的密度進(jìn)行了建模與預(yù)測(cè)分析研究。結(jié)果顯示,162個(gè)訓(xùn)練樣本的平均絕對(duì)百分誤差(MAPE)低于0.03%,18個(gè)測(cè)試樣本的MAPE低于0.04%,計(jì)算值與測(cè)量值的相關(guān)系數(shù)R接近1,可見所建SVR模型在中小型樣本情況下準(zhǔn)確率極高,同時(shí)具有很強(qiáng)的范化能力。根據(jù)所建SVR模型,計(jì)算出碳酸二甲酯和對(duì)二甲苯二元混合物的在288.15K-308.15K、0.1MPa-40MPa范圍內(nèi)的密度。
4、 ?、诶肞SO-SVR對(duì)不同條件下(混合物比例,溫度288.15K-308.15K,壓強(qiáng)0.1MPa-40MPa)的碳酸二乙酯和對(duì)二甲苯的二元混合物密度進(jìn)行了建模與預(yù)測(cè)研究。198個(gè)訓(xùn)練樣本的平均絕對(duì)百分誤差(MAPE)達(dá)到0.024%,18個(gè)測(cè)試樣本的MAPE小于0.04%,計(jì)算值與測(cè)量值的相關(guān)系數(shù)R接近1。SVR建模對(duì)于訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本計(jì)算的 MAPE均小于文獻(xiàn)報(bào)道的泰特修正方程計(jì)算的 MAPE(0.051%)。利用Origin
5、畫出的3維圖形,直觀地揭示出該二元混合物在不同配比、溫度、壓強(qiáng)下的密度的變化規(guī)律。
③根據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道的不同配比的辛烷和對(duì)二甲苯混合物在不同溫度(288.15K-308.15K)和不同壓強(qiáng)(0.1MPa-40MPa)所測(cè)得的密度實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集,利用PSO-SVR進(jìn)行了建模研究,并對(duì)所得的SVR模型計(jì)算值和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較。180個(gè)訓(xùn)練樣本的平均絕對(duì)百分誤差(MAPE)達(dá)到0.024%,18個(gè)測(cè)試樣本的MAPE為0.112%。SVR建
6、模對(duì)于訓(xùn)練樣本計(jì)算的MAPE小于文獻(xiàn)報(bào)道的泰特修正方程計(jì)算的MAPE(0.03%),SVR建模對(duì)于測(cè)試樣本計(jì)算的MAPE(0.112%)則比泰特修正方程計(jì)算的MAPE(0.03%)稍大。
?、芑诠锿楹蛯?duì)二甲苯在不同條件下(混合物比例,溫度288.15K-308.15K,壓強(qiáng)0.1MPa-40MPa)的密度的相關(guān)實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)集,利用PSO-SVR進(jìn)行了建模與預(yù)測(cè)分析,并與基于泰特修正方程的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較。結(jié)果表明,SVR模型
7、對(duì)198個(gè)訓(xùn)練及18個(gè)測(cè)試樣本密度計(jì)算的MAPE(分別為0.03%和0.0005%)均比泰特修正方程的0.045%小。利用Origin畫出的3維圖形,直觀地揭示出該二元混合物在不同配比、溫度、壓強(qiáng)下的密度的變化規(guī)律。
?、堇肞SO-SVR對(duì)丙烷和癸烷的二元混合物在高溫(344.2K-513.2K)、高壓(3.5-262.5MPa)時(shí)的密度進(jìn)行了建模分析研究。并對(duì)SVR的計(jì)算數(shù)據(jù)和通過泰特修正計(jì)算的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)SVR的預(yù)測(cè)
8、效果更優(yōu):210個(gè)訓(xùn)練樣本的平均絕對(duì)百分誤差(MAPE)達(dá)到0.0016%,23個(gè)測(cè)試樣本的MAPE小于0.004%,計(jì)算值與測(cè)量值的相關(guān)系數(shù)R接近1。SVR建模對(duì)于訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本計(jì)算的MAPE均小于文獻(xiàn)報(bào)道的泰特修正方程計(jì)算的MAPE(0.26%)。
綜上,本文利用支持向量回歸分別對(duì)5類不同二元有機(jī)混合物在不同溫度、壓強(qiáng)、配比下的密度進(jìn)行了建模研究。結(jié)果表明,與改進(jìn)的泰特方程相比,所建SVR模型準(zhǔn)確率高,同時(shí)對(duì)該類二元有
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