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摘要为降低硫、烯烃含量及辛烷值损失，保证汽油清洁化生产，基于S Zorb装置运行积累的数据，首先利用Lasso算法初步筛选建模变量，并基于BP神经网络计算指标因子贡献度，进一步筛选出15个主要变量用于建立辛烷值损失预测模型；其次对比分析4种模型，得出BP神经网络预测精度更优，更适合作为辛烷值损失预测（剩余19048字）
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基于BP神经网络和多元线性回归的辛烷值预测
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