B题：生物质和煤共热解问题的研究
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链接：https://pan.baidu.com/s/1GSv9dkqcY6G-XUnd0sJe_A
提取码：sxjm
题目分析：
问题背景：探讨生物质与煤的共热解技术，这是一种潜在的能源转换技术。
具体任务：
0.数据预处理
数据清洗：
检查是否有缺失值，考虑使用适当的方法填补，如插值或使用该列的平均值。
确认是否有明显的输入错误或异常值，异常值可以通过箱形图等工具进行识别，并决定是否剔除。
对于题目存在的各种缺失值需进行处理，这里初步建议可以直接替换为0（只是初步，这么处理对于结果的影响目前还没有算完题目 无法直接给出评估）
对于异常值，存在高达121%，低至94%的数据都需要进一步进行处理说明
初步数据分析：
使用统计软件（如R、Python）进行描述性统计分析，获取数据的基本描述（均值、标准差、四分位数等）。
制作关键变量的分布图、散点图和相关图，以探索变量之间的关系和趋势。具体如下所示就可以
1. 分析正己烷不溶物（INS）对热解产率的影响。
采用回归分析或方差分析（ANOVA），将焦油产率、水产率和焦渣产率作为响应变量，正己烷不溶物作为主要自变量进行分析。
1. 研究正己烷不溶物和混合比例的交互效应。
使用多元线性回归模型，包括正己烷不溶物、混合比例及其交互项作为自变量，探讨它们对热解产物产率的影响。
2. 建立模型优化共解热混合比例。
基于回归模型结果，运用优化算法（如遗传算法、模拟退火算法等）搜索最优的混合比例，以最大化产物利用率和能源转化效率。
3. 分析共热解组合的产物收率实验值与理论计算值的差异。
统计检验：运用t检验或ANOVA检验理论计算值与实验值之间的显著性差异。
子组分析：对不同共热解组合下的数据进行细致分析，找出差异最大的混合比例。
4. 建立模型预测热解产物产率。
预测模型：基于整理和分析的数据建立预测模型，如随机森林、支持向量机等机器学习模型，预测不同条件下的热解产物产率。