残油加氢预测误差降超27%
该方法通过融合机理与工业数据，显著提升了残余油加氢处理过程的预测精度。
Pengcheng, Zhu · Zhao, Fei · Gang, Chen · 陈波 · 陈曦
Industrial & Engineering Chemistry Research 2025
相比低保真神经网络基线，七个输出变量的预测误差至少降低27%。
在不同训练集上测试，中位性能提升12%到64%，证明方法泛化能力强。
通过梯度加入和因子选择将先验机理与工业数据有效结合，提升预测准确性。