1、常減壓裝置是煉油加工的龍頭，其生產(chǎn)的平穩(wěn)性對石油產(chǎn)品的質(zhì)量和收率有重要的影響。石腦油是常壓塔的主要產(chǎn)品之一，干點值是衡量石腦油質(zhì)量的一個重要參數(shù)指標。通過現(xiàn)有測量手段難以得到干點的實時測量值，本文旨在通過采用軟測量技術(shù)得出石腦油干點的實時監(jiān)測信息。具體工作包括變量選擇、數(shù)據(jù)處理、軟測量建模和模型校正四個部分，其中軟測量建模是本文工作的核心內(nèi)容。
　　支持向量機(SVM)是一種專門研究小樣本情況下機器學習規(guī)律的理論。本文首先從支持向

2、量機的理論研究、算法改進、核函數(shù)及其參數(shù)選擇、擴展支持向量機四個方面，詳細討論了支持向量機的現(xiàn)狀和發(fā)展方向。然后利用標準支持向量機非線性回歸的方法對石腦油干點進行軟測量建模，并對得到的結(jié)果進行相關(guān)的分析。結(jié)果表明：使用標準支持向量機回歸的方法，能夠在滿足一定工藝要求的精度內(nèi)達到石腦油干點的在線估計的目的，是軟測量建模的有效方法。
　　運用最小二乘支持向量機回歸方法對石腦油干點進行軟測量建模，并將得到的結(jié)果與標準支持向量機得到的結(jié)果

3、進行比較，比較結(jié)果顯示：最小二乘支持向量機同樣能滿足干點估計的要求，也是軟測量建模的有效方法，而且最小二乘支持向量機學習速度快、精度高，在相同樣本條件下，比標準支持向量機具有更好的模型逼近和泛化能力。
　　針對最小二乘支持向量機缺少“稀疏”性的缺陷，本文做了一些改進，并進行了相關(guān)的仿真分析，使其具有了“稀疏”特性。又引入主元分析法對輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，使輸入數(shù)據(jù)更易于處理，模型運算速度更快，并且應(yīng)用主元分析后得到的訓練集進行了軟測