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根据某炼油厂所提供的柴油调合凝点和冷滤点基础数据，用人工神经网络的反向传播方法进行建模预测。提出了人工神经网络适宜的拓扑结构，通过生产数据的检验，证明了用该方法建立的柴油调合模型能有效地给出预测信息。研究表明，凝点预测绝对值平均误差为1.05℃，冷滤点预测绝对值平均误差为0.91℃，较常用的调合系数模型、指数关联模型和凝点换算因子模型，能更准确地预报调合柴油的凝点和冷滤点。