基于模糊多粒度互信息和特征选择的辛烷值软测量方法

本发明公开了基于模糊多粒度互信息和特征选择的辛烷值软测量方法，属于石油炼化技术领域。针对现有技术存在的问题，通过采集实验室辛烷值和DCS过程变量，进行数据预处理；在多个粒度层下预计算模糊相似关系矩阵；对特征执行高斯混合模型软聚类，生成互补性优先、相关性优先和随机探索三类并行优化任务；采用多任务并行粒子群算法，以模糊多粒度条件互信息为互补性评价准则，以偏最小二乘回归模型的均方根误差为适应度函数，筛选最优互补特征子集；利用筛选出的特征子集建立辛烷值软测量模型并部署至工业控制系统。本发明能自动识别具有互补性的特征子集，有效降低特征维度，提高辛烷值预测精度和模型鲁棒性，满足催化裂化装置实时优化控制的需求。