2020研究生数学建模B题——汽油辛烷值建模：思路与实验分析
本资源汇编详尽解答了2020年研究生数学建模竞赛B题，围绕汽油辛烷值建模优化展开。该题基于催化裂化汽油精制过程，要求利用325个数据样本建立辛烷值损失预测模型，并优化操作条件以减少损失，同时确保硫含量达标。
问题背景
随着环保标准（如欧六、国六）的实施，有效控制汽油加工过程中的辛烷值损失至关重要。本题聚焦于354个操作变量和辛烷值预测之间的关系，旨在优化过程，降低辛烷值损失。
解决思路概述
数据预处理：清洗和预处理原始数据，包括异常值检测、缺失值处理和时间窗口平均。
特征选择与降维：采用混合特征选择方法，从354个操作变量中精选出23个关键变量，兼顾代表性、独立性和工程可行性。
建模方法：结合极限学习机和遗传算法(NSGA-II)，探索非线性关系，建立多目标优化模型，在控制硫含量的条件下最小化辛烷值损失。
结果展示：展示模型验证、主要变量优化方案，以及特定样本的操作变量优化调整对辛烷值和硫含量的变化模拟。
应用价值
数据处理技巧：系统性的大规模复杂数据集处理方法。
建模应用：数据驱动的建模策略在石油化工领域的实际应用。
算法结合：高级数据挖掘技术和多目标优化算法的结合案例。
使用指南
本资源适合数学建模领域的研究人员、研究生和从业者。通过深入学习，读者将掌握：
- 大数据处理的系统化方法。
- 数据挖掘技术在工业问题中的应用。
- 多目标优化算法的实际结合原理。
请注意，文中提到的外部链接和附件需自行查找或联系原作者获取，以便全面学习。本README仅为概要介绍，具体的技术细节、实验设计和推理分析请详见原文档。