应用BP神经网络预测固体在超临界流体中的溶解度

• 作者: 吴大可 廖海清 陈树琳
• 来源期刊: 化学工业与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 超临界流体 溶解度
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 化工计算
• 页码范围: 189-192
• 页数: 4页
• 分类号: TQ028.32
• 字数: 2165字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9533.2004.03.009

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈树琳	贵州工业大学理化分析中心	11	77	4.0	8.0
2	吴大可	贵州工业大学化学与生物工程学院	6	29	3.0	5.0
3	廖海清	贵州工业大学化学与生物工程学院	2	14	2.0	2.0