基于随机森林与L-M算法的C4烯烃制备优化模型

作者：蒋梓浩; 任涛^*; 周祺; 骆加冕

来源：吉首大学学报(自然科学版), 2022, 43(03): 79-83.

DOI：10.13438/j.cnki.jdzk.2022.03.013

• 随机森林
• L-M算法
• C4烯烃制备
• 粒子群算法

探究合适的催化剂组合和温度对乙醇偶合制备烯烃有着重要意义.首先，利用方差分析筛选重要影响因子；然后，通过随机森林算法分析出影响因子对乙醇转化率、C4烯烃选择性的重要程度排序：温度>催化剂质量>乙醇进样量>Co负载量>装料比；最后，利用L-M算法进行多元非线性回归，以C4烯烃收率最优为目标并借助粒子群算法得到C4烯烃收率最优值为42.5485%.

• 单位
  东北大学