【源码】基于Python的辛烷RON损失优化模型

项目简介

本项目借助数学建模与优化技术，聚焦于解决辛烷（RON）损失优化问题。通过数据处理、特征工程、模型训练与优化以及遗传算法的运用，实现对辛烷损失的预测和优化，进而提升炼油过程的效率与产品质量。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理与特征工程

• 运用拉伊达准则处理数据中的缺失值。
• 借助Pearson相关系数筛选重要特征。

2. 预测模型

• 采用随机森林回归模型进行数据预测。
• 利用随机搜索算法优化随机森林模型的参数。

3. 优化模型

• 运用遗传算法解决辛烷RON损失问题。
• 记录并可视化优化过程中的变化情况。

4. 文件功能

• define.py：定义参数列表和允许范围。
• main.py：负责数据预测和模型优化，涵盖模型训练、路径设置和遗传算法的应用。
• prediction_model.py：实现预测模型的训练和预测功能。
• simulation.py：调整和优化数据特征，使用预测模型进行预测并记录结果。
• ga_modules/：包含遗传算法的各个模块，如交叉、适应度计算、遗传算法主程序、变异和选择。

安装使用步骤

1. 假设用户已下载本项目的源码文件。
2. 安装依赖：确保安装了所有必要的Python库，如numpy、pandas、scikit-learn等。
3. 配置路径：在main.py中配置数据路径、模型路径和输入文件路径。
4. 运行主程序：执行main.py文件，启动预测模型和遗传算法的优化过程。
5. 查看结果：优化过程结束后，查看生成的结果文件和可视化图像，分析优化效果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】