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化学反应条件预测是一个典型的复杂非线性问题，由于其不稳定和随机性，很难高精度地预测反应性能。针对现有的化学反应条件回归模型预测精度低，泛化能力弱以及优化算法收敛精度低、易陷入局部最优解的缺点。本文提出一种结合混合飞蛾烟花算法(MSFWA)和高斯过程回归(GPR)模型的反应工艺条件预测模型。
本文采用GPR模型及自主提出的MSFWA优化算法，围绕草酸二甲酯加氢制备乙醇酸甲酯(DTM)反应的工艺条件建模预测问题展开工作，研究的主要内容包括：基于DTM反应工艺条件的回归模型研究；高斯过程回归(GPR)模型核函数的选择研究；基于MSFWA优化算法的GPR模型组合核函数超参数优化研究；将多目标混合飞蛾烟花算法(MOMSFWA)与参数优选的GPR模型相结合，建立DTM反应工艺条件预测模型研究。本论文的创新性研究总结如下：
建立多输入多输出的DTM反应工艺条件回归模型。基于DTM反应工艺条件数据，分别建立多个回归模型，通过有监督5折交叉验证和6个评价指标分析各个模型，最终优选GPR模型作为DTM反应工艺条件最佳回归模型。
构建泛化性能强、预测精度高的RQ*LIN组合核函数GPR模型。为了进一步提高GPR模型的性能，分析比较各单一核函数和组合核函数对GPR模型性能的影响，优选RQ*LIN组合核函数GPR模型。
提出了一种MSFWA优化算法用于解决数值优化和工程应用问题，进而优化RQ*LIN组合核函数GPR模型的超参数。MSFWA算法将烟花(FWA)算法的全局探索能力与飞蛾(MS)算法的局部开发能力相结合，平衡了该算法的探索和开发能力，极大地提高了混合算法的搜索性能。
将MOMSFWA算法与参数优选的GPR模型相结合，构建DTM反应工艺条件预测模型。通过模型预测和实验验证，获得最佳的DTM反应工艺条件，为DTM反应工艺装置的经济高效运行奠定科学基础。
本文采用GPR模型及自主提出的MSFWA优化算法，围绕草酸二甲酯加氢制备乙醇酸甲酯(DTM)反应的工艺条件建模预测问题展开工作，研究的主要内容包括：基于DTM反应工艺条件的回归模型研究；高斯过程回归(GPR)模型核函数的选择研究；基于MSFWA优化算法的GPR模型组合核函数超参数优化研究；将多目标混合飞蛾烟花算法(MOMSFWA)与参数优选的GPR模型相结合，建立DTM反应工艺条件预测模型研究。本论文的创新性研究总结如下：
建立多输入多输出的DTM反应工艺条件回归模型。基于DTM反应工艺条件数据，分别建立多个回归模型，通过有监督5折交叉验证和6个评价指标分析各个模型，最终优选GPR模型作为DTM反应工艺条件最佳回归模型。
构建泛化性能强、预测精度高的RQ*LIN组合核函数GPR模型。为了进一步提高GPR模型的性能，分析比较各单一核函数和组合核函数对GPR模型性能的影响，优选RQ*LIN组合核函数GPR模型。
提出了一种MSFWA优化算法用于解决数值优化和工程应用问题，进而优化RQ*LIN组合核函数GPR模型的超参数。MSFWA算法将烟花(FWA)算法的全局探索能力与飞蛾(MS)算法的局部开发能力相结合，平衡了该算法的探索和开发能力，极大地提高了混合算法的搜索性能。
将MOMSFWA算法与参数优选的GPR模型相结合，构建DTM反应工艺条件预测模型。通过模型预测和实验验证，获得最佳的DTM反应工艺条件，为DTM反应工艺装置的经济高效运行奠定科学基础。