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摘要：本发明实施例提供一种用于炼油与化工过程中回归预测模型的构建方法和控制装置，属于石油化工过程的机器学习建模技术领域。该方法包括：根据待预测的过程任务，确定对应的机器学习模型；获取包括m个特征参数和1个连续性目标变量的数据集；根据所获取的数据集，划分训练样本集和测试样本集；以及通过所述训练样本集对所述机器学习模型进行训练，通过测试样本集对所述机器学习模型进行验证，以得到所述待预测的过程任务的回归预测模型。本发明实施例可以对于包括多个特征参数的小型数据集进行训练样本集和测试集样本的均匀划分，以构建泛化能力好的回归预测模型。
主权项：1.一种用于炼油与化工过程中回归预测模型的构建方法，其特征在于，所述用于炼油与化工过程中回归预测模型的构建方法包括：根据待预测的过程任务，确定对应的机器学习模型；获取包括m个特征参数和1个连续性目标变量的数据集，所述m个特征参数与所述机器学习模型的输入值相关联，所述1个连续性目标变量与所述机器学习模型的输出值相关联；根据所获取的数据集，构建对应的数据集矩阵；以所述数据集矩阵的每一行或每一列作为一样本向量，分别计算每两个样本向量之间的欧式距离；将欧式距离最大的两个样本向量确定为第一样本数据和第二样本数据，并将所述第一样本数据和所述第二样本数据加入训练样本集；对于所述数据集矩阵中剩余的样本向量，通过计算与当前样本训练集中每个样本数据的欧式距离，筛选出新的样本数据，并将所述新的样本数据加入所述训练样本集；重复执行上述对于所述数据集矩阵中剩余的样本向量的筛选，直到所述训练样本集的样本数据的数量达到预设数量时，将所述数据集矩阵中剩余样本向量作为测试样本集的样本数据；以及通过所述训练样本集对所述机器学习模型进行训练，通过测试样本集对所述机器学习模型进行验证，以得到所述待预测的过程任务的回归预测模型。
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百度查询： 中国石油化工股份有限公司 中石化石油化工科学研究院有限公司 炼油与化工过程中回归预测模型的构建方法和控制装置
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