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针对化工厂参数优化问题，提出了一种多项式逼近（即多项式回归）、人工神经网络逼近等其他建模方法——插值建模．这种方法依据大量的原始数据，使用插值法得到一个初步的离散系统模型，然后对上述模型进行滤波，最终得到可用于优化的数值模型．并以一维自变量和二维自变量建模方法为例，阐述了插值建模的算法，给出了仿真结果，初步证明了这种方法的可行性和有效性，从而拓宽了参数优化建模的思路．但是这种方法建模需要大量的计算，所以现阶段仅用于离线优化问题．