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智能优化算法及人工神经网络在催化裂化模型分析中的应用进展_杨帆 （1）

催化裂化是一个由多种高度非线性和相互强关联因素影响的复杂工艺过程,对其工艺过程和产品收率优化的数学建模分析一直是石油加工领域研究的热点和难点。集总动力学模型是机理分析层面最为常用的研究方法。选用合适而快捷的参数估算和求取方法,是集总动力学模型构建过程中的重要一环。遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等智能算法一定程度上克服了经典算法对初值依赖性,难寻找全局最优的问题,同时还保证了算法的收敛性,对于集总动力学模型的发展起到了极大的促进作用。此外,通过构建原料油性质、催化剂性质、操作条件和产品分布之间的神经网络模型,可以从统计学的角度找到产物分布的影响机制,分析得到常规集总分析方法忽略的一些因素,且可对产物分布进行进一步的预测,是构建催化裂化分析模型的一种新型且有效的手段。笔者对现有关于人工智能算法在催化裂化工艺模型构建中应用的研究成果做一整理,以期对后续的研究提供帮助。

  • 2021-04-24
  • 阅读353
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基于机器学习算法的数据安全稽核模型搭建_俞志龙

文章围绕"用户看得清、行为抓得住、风险辨得明"的数据安全管理要求,整合系统、终端、网络、数据库等海量异构数据,应用人工智能、机器学习、知识图谱等技术,通过特征画像模型刻画用户、终端、系统的操作行为特征,准确洞察用户特征全貌；通过异常行为监测模型筛选异常系统操作行为,牢牢捕捉标识异常线索；通过违规风险分析模型,结合业务规则判断异常行为的风险程度,精准查控安全风险隐患；通过建立风险预警处置工作机制,对违规风险线索进行落地查证。

  • 2021-04-22
  • 阅读352
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基于库仑力模型的动态社会网络积极影响力最大化算法_卢敏

影响力最大化问题已经成为社会网络中重要的研究内容,其影响力传播模型和求解算法是关键的核心问题。为了提高预测传播结果的准确度,引入传播过程中激活节点数量动态变化与节点间信任关系对IC模型进行改进,结合社会影响力与库仑力之间的相似性,提出一种基于信任关系的动态社会库仑力（dynamic social Coulomb forces based on trust relationship,DSC-TR）模型,构建一种优化的随机贪心（random greedy,RG-DPIM）算法求解影响最大化问题。仿真实验结果表明,DSC-TR模型的预测准确度明显优于SC-B、IC模型；RG-DPIM算法性能优于G-DPIM、IPA、TDIA算法。

  • 2021-04-26
  • 阅读352
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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析_杨琳

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的控制也刻不容缓。基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统的RFM客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。实验结果表明,基于RFM模型的随机森林算法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC值达到0.92,且准确率较高。利用该模型可对航空公司客户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-04-20
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基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法_高海燕

传统协同过滤算法存在严重的数据稀疏和冷启动问题。利用社交网络中的丰富信息为解决传统协同过滤算法的数据稀疏和冷启动带来了契机。然而,传统基于社交网络的协同过滤算法仅利用粗粒度、稀疏的用户信任关系来改进传统协同过滤算法,即用0或1表示用户之间信任程度。另外,传统基于社交网络推荐算法仅仅集成用户之间显式信任关系,而忽略用户之间隐式的信任关系。本文提出一种基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法,即利用图嵌入模型技术学习社交网络中用户的低维特征表示,并根据用户的低维特征表示推导用户之间细粒度的信任关系。最后,根据信任用户和相似用户对目标物品的评分权重预测用户对目标物品的评分。在真实数据集上的实验结果表明,基于图嵌入模型的协同过滤算法的性能优于传统的协同过滤算法。

  • 2021-04-30
  • 阅读351
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新型油气两相有限体积IMPES数值试井模型算法_赵立安

在油气两相流数值试井中对数值模型求解常用的线性化方法为IMPES方法（隐压显饱法）,该方法由于显式求解饱和度,导致计算稳定性差,对时间步长要求较高,实际应用效果不好。采用一种新型的有限体积IMPES方法,考虑基于物质平衡原理,建立压力与油相饱和度关系,在隐式求解压力的基础上,利用压力和饱和度的关系求解油相饱和度,最后迭代计算出所有时刻的油气两相的压力及油气饱和度变化。通过与常规IMPES的计算结果对比可知,该方法的稳定性较好,并且计算简单,可以采用大步长,计算速度快,结果可靠,为两相流数值试井提供了一种可靠、便捷的求解方法。

  • 2021-04-22
  • 阅读350
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人工智能果蔬精准化种植技术的研究

当前智慧温室大棚系统过程数据利用率低，种植经验与果蔬生长过程数据无法关联，导致无法更好的控制果蔬生长过程。文章通过向量机等人工智能算法，对果蔬生长过程环境参数进行跟踪和分析，动态选取策略子项进行组合，运用各种环境数据训练多类别、分类回归器和相邻模型的一致性的方法，实现温室大棚果蔬的种植环境的优化。实验证明，该方法能够有效地提升果蔬的成熟质量和有效控制生长周期，对果蔬的种植方法有较好的改进

  • 2021-05-12
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基于MEA_BP算法的IGBT结温预测模型_孟昭亮

针对IGBT芯片被封装在模块内部,芯片结温无法直接测量的问题,提出了基于思维进化算法（MEA）优化的反向传播（BP）（MEA-BP）神经网络算法的IGBT结温预测算法模型。首先,利用温敏电参数（TSEP）法搭建IGBT模块饱和压降实验平台；然后,从实验数据中提取338组饱和压降与集电极电流数据作为TSEP,表征其与IGBT模块结温的关系；最后,利用MEA-BP神经网络算法将提取出的电气参数建立结温预测模型,对结温进行预测。实验结果表明,MEA-BP神经网络算法的结温预测值平均绝对百分比误差在集电极电流小于临界电流时为0.114,在大于临界电流时为0.062,比遗传算法（GA）优化的BP（GA-BP）神经网络算法以及经典BP神经网络算法能更准确预测IGBT结温。

  • 2021-04-22
  • 阅读348
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