2020（华为杯）研究生数学建模B题汽油辛烷值建模优秀论文

资 源 简 介

2020（华为杯）研究生数学建模B题汽油辛烷值建模优秀论文

详 情 说 明

在2020年华为杯研究生数学建模竞赛的B题中，参赛者需要解决一个关于汽油精制过程中辛烷值（RON）损失预测与优化的实际问题。题目要求基于325个工业数据样本，每个样本包含354个操作变量，通过数据挖掘技术建立RON损失预测模型，并在保证硫含量达标的前提下，优化操作条件以降低辛烷值损失30%以上。

首先，数据预处理是建模的关键步骤之一。由于辛烷值的测量频率较低，而操作变量采样频繁，题目建议取操作变量两小时内的平均值与辛烷值对应，从而形成有效的建模样本。此外，还需对部分样本进行特定预处理，确保数据的一致性和准确性。

降维是另一个核心任务。题目涉及367个变量，但实际建模需要筛选出30个以下的主要变量。降维方法需兼顾变量的代表性和独立性，例如通过相关性分析、主成分分析（PCA）或基于领域知识的特征选择，以简化模型并提高解释性。原料的辛烷值作为一个重要变量，也应纳入建模考量。

建立RON损失预测模型时，可采用多元线性回归、随机森林或神经网络等算法。模型验证需确保其预测精度和泛化能力，可能涉及交叉验证或独立测试集评估。

优化操作条件是最终目标。在硫含量不超标的约束下，通过模型预测找到能够显著降低RON损失的操作变量调整方案。优化过程需固定原料和吸附剂性质，仅调整操作变量，确保方案的可行性。

最后，题目要求对133号样本的操作变量优化过程进行可视化展示，以图形方式呈现辛烷值和硫含量的动态变化。这有助于理解变量调整对生产指标的逐步影响，为实际工业操作提供直观参考。

总之，该题目综合了数据预处理、降维、建模、优化和可视化等多个技术环节，考验参赛者在工业数据挖掘与优化中的综合能力。