发明专利已授权

一种基于BP神经网络和条件生成对抗网络的汽油辛烷值损失预测与优化方法

📄 申请号：CN202210707808.8 📄 发布日：2026/06/12

著录项目信息

申请日

2022-06-21

公开号

CN115115102A

公开日

2022-09-27

申请人

南通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

BP神经网络人工智能算法神经网络生成对抗网络 BP神经网络

应用场景

汽油辛烷值预测, 石油炼制过程优化, 炼油厂生产控制, 产品质量预测, 化工过程建模

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摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络和条件生成对抗网络的汽油辛烷值损失预测与优化方法，包括以下步骤：采集催化裂化汽油历史数据，对历史数据进行预处理，降低冗余度和复杂度；对处理后的数据进行特征降维，筛选建模所需的主要数据成分，并建立筛选评价指标，评估筛选合理性；构建基于相对熵的BP神经网络预测模型，对汽油辛烷值损失进行预测；构建基于条件生成对抗网络的优化模型，以硫含量为约束条件，筛选规定损失幅度下的数据，并对筛选的数据的操作变量进行优化。本发明能够显著提高汽油辛烷值损失预测精度，降低汽油中硫和烯烃的含量，减少汽油燃烧后有害气体的排放，减轻汽车尾气引起的环境污染。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于自适应神经模块网络的电阻层析成像方法

当前第 / 件

基于图像处理的石材缺陷检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06Q10_04)

G06Q10_00 G06Q10_02 G06Q10_04 G06Q10_047 G06Q10_06 G06Q10_063 G06Q10_0631 G06Q10_0633 G06Q10_0635 G06Q10_0637 G06Q10_0639 G06Q10_067 G06Q10_08 G06Q10_083 G06Q10_0831 G06Q10_0832 G06Q10_0833 G06Q10_0834 G06Q10_0835 G06Q10_0836 G06Q10_087 G06Q10_0875 G06Q10_10 G06Q10_105 G06Q10_1053 G06Q10_107 G06Q10_109 G06Q10_1091 G06Q10_1093 G06Q10_20 G06Q10_30 覆盖31个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：24 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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