融合可解释机器学习的成品汽油调和配方质量预测评价与致因分析
石油学报(石油加工)
页数： 11 2023-06-07
摘要： 受成品汽油调和配方需“先验”评价与修正的驱动，本研究将轻量级梯度提升树(LightGBM)与可解释机器学习(SHAP)方法相结合，兼顾复杂模型精度高与后验SHAP可解释性强的各自优势，提出了一种调和配方质量预测评价及致因分析方法。该方法先引用改进遗传算法(IGA)优化LightGBM的超参数，建立了可同时预测成品汽油性能和环保指标的模型，并结合汽油国ⅥA标准与企业生产实际制定了... （共11页）
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