《表5 3种变量集合预测建模的均方根误差RMSE》

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《一种分步约简的炼油生产敏感变量选择方法》

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本文采用局部加权偏最小二乘[28](LWPLS）方法建立预测模型，用于建模的数据共有1610组，其中966组作为训练集，644作为测试集，分别将辅助变量集合按照机理筛选变量集合、敏感变量集合和关键敏感变量集合用于建模且模型参数完全相同，预测结果如图3～图5所示，预测结果与真实值的散点图如图6所示，均方根误差RMSE如表5所示。由图3～图5可知，利用关键敏感变量进行预测建模，其预测结果较其他两种辅助变量集合可以更好地跟踪航煤10%馏出温度的实际值；由图6可知，利用关键敏感变量进行预测建模其预测结果更接近对角线，即越接近真实值；由表5可知，利用关键敏感变量进行预测建模其预测的均方根误差RMSE为3.0474，较其他两种辅助变量集合分别提高了7.86%和4.15%，验证了本文所提方法的有效性。