应用BP神经网络预测固体在超临界流体中的溶解度

被引：11

作者：

廖海清

吴大可

陈树琳

机构：

[1] 贵州工业大学化学与生物工程学院,贵州工业大学化学与生物工程学院,贵州工业大学理化分析中心贵州贵阳,贵州贵阳,贵州贵阳

来源：

关键词：

人工神经网络; 超临界流体; 溶解度;

D O I：

暂无

中图分类号：

O645 [溶液];

学科分类号：

070305 [高分子化学与物理];

摘要：

构造Vogl快速算法误差反向传播(EBP)神经网络,应用该神经网络对若干固体在超临界流体中的溶解度进行预测,对21体系共612个数据点进行训练和预测,预测的总平均相对误差为4 02%,优于状态方程法所计算的结果。

引用

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