基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)汽油辛烷值損失預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建

摘要：汽油燃燒尾氣中含有的硫、烯烴等混合物對(duì)環(huán)境造成了極大的污染，但企業(yè)脫硫降烯的過(guò)程也會(huì)降低代表企業(yè)利潤(rùn)的辛烷值含量。通過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)或機(jī)理建模，可以刻畫化工過(guò)程與辛烷值含量的關(guān)系，為解決傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模型中變量相對(duì)較少、機(jī)理建模對(duì)原料的分析要求高、對(duì)過(guò)程優(yōu)化的響應(yīng)不及時(shí)等問(wèn)題，本文利用Matlab軟件，基于粒子群優(yōu)化算法，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)工廠生產(chǎn)過(guò)程中收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，建立了辛烷值損失預(yù)測(cè)模型。最后選擇了225個(gè)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行了辛烷值損失預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練，100個(gè)樣本用于對(duì)辛烷值損失模型進(jìn)行驗(yàn)證。所構(gòu)建的模型對(duì)目標(biāo)值的預(yù)測(cè)具有高度擬合性，較好地解決了相關(guān)問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：辛烷值;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;粒子群優(yōu)化;損失預(yù)測(cè)模型

【Abstract】Themixtureofsulfurandolefinintheexhaustgasofgasolinecombustioncausesgreatpollutiontotheenvironment，buttheprocessofdesulfurizationanddetenewillalsoreducetheoctanenumberwhichrepresentstheprofitoftheenterprise.Throughdatacorrelationormechanismmodeling，therelationshipcouldbedepictedbetweenthecontentofchemicalprocessandoctanecontent.Inordertosolvetheproblemsofrelativelyfewvariablesintraditionaldataassociationmodels，highrequirementsforrawmaterialanalysisinmechanismmodeling，anduntimelyresponsetoprocessoptimization，thepaperusesMatlab，basedontheParticleSwarmOptimizationalgorithm，thedatacollectedintheproductionprocessofthefactoryisminedthroughtheBPneuralnetworkmodel.Consequently，thepredictionmodelofoctanelossisestablished，225datasamplesareselectedtotraintheoctanelosspredictionmodel，and100samplesareusedtoverifytheoctanelossmodel.Themodelishighlyfittingtothepredictionofthetargetvalueandsolvestherelatedproblemswell.

【Keywords】

octanenumber;BP-neuralnetworkmodel;ParticleSwarmOptimization;lossforecastingmodel

作者簡(jiǎn)介：王寧寧（1995-），女，碩士研究生，主要研究方向：會(huì)計(jì)學(xué)。

0引言

隨著國(guó)內(nèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，汽車數(shù)量越來(lái)越多，而汽油作為其主要?jiǎng)恿θ剂希牧恳才c日俱增。但是由于汽油的燃燒產(chǎn)生的尾氣含有的硫、烯烴等對(duì)環(huán)境有很大的污染，為響應(yīng)國(guó)際對(duì)汽油清潔化的號(hào)召，各國(guó)對(duì)汽油質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的制定都愈發(fā)嚴(yán)格。要求在汽油精制的過(guò)程中，不僅要降低其中硫、芳烴等物質(zhì)的含量，同時(shí)要保證汽油中的辛烷值（RON）的含量[1]。

辛烷值是用來(lái)衡量汽油品質(zhì)以及燃燒性能的一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，通常用該值來(lái)評(píng)價(jià)汽油抑制爆震能力的高低。如果汽油中含有的辛烷值過(guò)低的話，汽油機(jī)的熱功效率就會(huì)降低，很容易加重缸體以及部件的磨損，甚至導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)爆震[2]。如果發(fā)生爆震，則會(huì)聽(tīng)到氣缸發(fā)出的敲擊聲，燃燒室的溫度會(huì)驟然提高，排氣管道開(kāi)始冒黑煙。如果汽油的抑制爆震能力強(qiáng)，能在一定程度上免除爆震現(xiàn)象的出現(xiàn)。因此辛烷值含量對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的使用年限、功率有很大影響[3]。而辛烷值對(duì)煉油廠來(lái)說(shuō)代表著利潤(rùn)，辛烷值的高低決定了價(jià)格的高低。

但是由于目前國(guó)內(nèi)的煉油工藝中設(shè)備和過(guò)程不統(tǒng)一，原料成分復(fù)雜，存在著很多不可控因素，就使得持續(xù)擴(kuò)大與優(yōu)化生產(chǎn)的目標(biāo)很難實(shí)現(xiàn)。因此在當(dāng)前嚴(yán)格的國(guó)Ⅵ標(biāo)準(zhǔn)下，如何在降低汽油中硫、烯烴等物質(zhì)的前提下，使得化工廠得到辛烷值盡可能高的汽油，即已成為目前汽油生產(chǎn)領(lǐng)域的攻克重點(diǎn)與難點(diǎn)。對(duì)此本文擬展開(kāi)研究論述如下。

1基于粒子優(yōu)化算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

由于本文所收集樣本的操作變量之間具有高度非線性，所以本文建立基于粒子群優(yōu)化算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，用于對(duì)不同操作條件下的辛烷值損失進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種需要學(xué)習(xí)訓(xùn)練的監(jiān)督分類算法[4]。對(duì)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)非常適用，具有較高的建模能力，現(xiàn)已廣泛用于預(yù)測(cè)模型。本文首先根據(jù)所收集到的樣本數(shù)據(jù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)模型輸入特征向量，并經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)輸出得到預(yù)測(cè)值，再通過(guò)模型運(yùn)算得到預(yù)測(cè)結(jié)果，比較學(xué)習(xí)得到的預(yù)測(cè)值和期望值求出網(wǎng)絡(luò)誤差，在此基礎(chǔ)上把誤差進(jìn)行反向傳遞，進(jìn)而對(duì)所設(shè)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)反復(fù)做出調(diào)整，直到網(wǎng)絡(luò)誤差滿足精度要求。通常，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)有3層：輸入層、隱含層以及輸出層，其中輸入層中有n個(gè)神經(jīng)元，輸出層有m個(gè)神經(jīng)元。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過(guò)程中涉及到的原理公式可依次表述如下。

1.2基于粒子群優(yōu)化算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

粒子群優(yōu)化（PSO）算法是一種具有隨機(jī)性的全局迭代進(jìn)化算法，和遺傳算法的“交叉”、“變異”等較為復(fù)雜的操作不同，該算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，參數(shù)比較少，與其他算法相較而言更容易在程序上實(shí)現(xiàn)[5]。PSO算法可以通過(guò)一層層的迭代，對(duì)復(fù)雜空間中存在的問(wèn)題進(jìn)行最優(yōu)化求解。本文通過(guò)PSO算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn)，可以降低BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)梯度下降的依賴，較好地彌補(bǔ)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足。利用粒子群算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，定義粒子群搜索空間維數(shù)D=l×n+l×m+l+m，其中每個(gè)粒子的位置向量Xi代表了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一組權(quán)值和閾值。用粒子群算法進(jìn)行的反復(fù)多次迭代，可以讓粒子適應(yīng)度值在條件終止時(shí)達(dá)到最小，因此就可以定位找到粒子的最優(yōu)位置，此刻的位置向量即代表了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)權(quán)值和閾值，該位置向量將作為最終權(quán)值和閾值，并可用來(lái)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證。本文將訓(xùn)練樣本的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的均方誤差作為適應(yīng)度值，數(shù)學(xué)公式如下[6]：

1.3建立辛烷值損失預(yù)測(cè)模型

本文主要通過(guò)4個(gè)步驟建立模型，具體如下。

Step1辛烷值損失預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)確定。研究后得到的辛烷值損失預(yù)測(cè)模型如圖1所示。由圖1可知，本文采用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層有25個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱含層為單層，節(jié)點(diǎn)數(shù)為5，主要根據(jù)以下經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算得出：

Step2對(duì)所獲取的樣本進(jìn)行歸一化處理。在圖1構(gòu)建模型的參數(shù)中，從中篩選出325組數(shù)據(jù)，將其中225組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，剩下的100組數(shù)據(jù)作為模型的檢驗(yàn)樣本，并對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，公式為：

Step3選取BP網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)。根據(jù)本文數(shù)據(jù)及研究目的，分別確定了輸入層到隱含層的傳遞函數(shù)以及隱含層到輸出層的傳遞函數(shù)。

Step4BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和粒子群算法求解參數(shù)的設(shè)置，見(jiàn)表1和表2。

根據(jù)辛烷值損失預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，建立了基于粒子群算法優(yōu)化的BP辛烷值損失預(yù)測(cè)模型，并用Matlab對(duì)模型進(jìn)行求解，整個(gè)預(yù)測(cè)模型流程如圖2所示。

2PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的仿真驗(yàn)證

2.1PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的適應(yīng)度驗(yàn)證

PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適應(yīng)度如圖3所示。由圖3可以看到，通過(guò)PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置進(jìn)化代數(shù)為50，從第三代適應(yīng)度曲線開(kāi)始收斂為4.81，之后一直很穩(wěn)定，說(shuō)明該模型具有較好的適應(yīng)度。

2.2基于PSO的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辛烷值損失預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練與驗(yàn)證

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖4所示。本文的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層節(jié)點(diǎn)為25，隱含層節(jié)點(diǎn)為5，輸出層節(jié)點(diǎn)為1。

本文搜集了325個(gè)樣本數(shù)據(jù)，用225個(gè)樣本數(shù)據(jù)作為本預(yù)測(cè)模型的輸入集，100個(gè)樣本數(shù)據(jù)用作測(cè)試集和驗(yàn)證集。選擇辛烷值（RON）損失為研究對(duì)象，利用Matlab軟件運(yùn)行代碼進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析，運(yùn)行后的結(jié)果如圖5和圖6所示，用均方誤差來(lái)描述模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。Validation在訓(xùn)練了18次后MSE到達(dá)2.8233e-05。

RON損失對(duì)比如圖7所示，是100個(gè)驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)辛烷值損失與實(shí)際的辛烷值損失的對(duì)比。由圖7可以清楚看出真實(shí)值與預(yù)測(cè)值擬合度很高。

RON損失預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的相對(duì)誤差如圖8所示。為了準(zhǔn)確表示出模型可靠性，利用Matlab軟件分別做出RON損失的相對(duì)誤差和絕對(duì)誤差圖像，可以看到平均相對(duì)誤差在0.52%左右，僅有個(gè)別異常數(shù)值也不過(guò)1.4%;絕對(duì)誤差不超過(guò)0.015，如圖9所示。

3結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)從化工廠所收集的數(shù)據(jù)構(gòu)建了基于粒子優(yōu)化算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)粒子群算法優(yōu)化了權(quán)閾值問(wèn)題，不僅解決了網(wǎng)絡(luò)收斂的速度慢的問(wèn)題，同時(shí)避免了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型會(huì)導(dǎo)致模型結(jié)果陷入局部最優(yōu)的情況，使得預(yù)測(cè)模型更加準(zhǔn)確。后面通過(guò)對(duì)模型的驗(yàn)證，證明了本文所構(gòu)建模型的可行性。所構(gòu)建的模型解決了由于國(guó)內(nèi)目前的煉油工藝中設(shè)備和過(guò)程不統(tǒng)一，原料成分復(fù)雜等各種不可控因素導(dǎo)致的建模艱難問(wèn)題，有利于優(yōu)化國(guó)內(nèi)原油工藝的生產(chǎn)過(guò)程，保證企業(yè)在降低汽油中硫、烯烴等物質(zhì)的前提下，提升汽油中的辛烷值含量，幫助企業(yè)提高利潤(rùn)。

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