利用复介电常数和BP人工神经网络进行浓度预测的研究

• 作者: 刘永成 尚秋林 李建丽 李杰 田跃 许洪彦
• 来源期刊: 江苏环境科技
• 学科: 地球科学
• 关键词: 复介电常数 BP人工神经网络 环境监测
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 环境监测
• 页码范围: 46-48
• 页数: 3页
• 分类号: X5
• 字数: 2355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-4829.2006.02.018

摘要

制备了一定含水率不同浓度的CuCl2的PVA样品,用微波矢量网络分析仪和微波传感器测量S11参数,计算得到相对复介电常数.以样品相对复介电常数的实部、虚部及对应频率作为输入,以CuCl2溶液的浓度作为输出,建立BP人工神经网络模型.用训练样本集对网络训练后,检验样本的预测结果与实际值最大误差为0.97%.结果表明,利用复介电常数和BP人工神经网络进行浓度预测是一种很好的方法,进而为环境监测提供了方法依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李杰	北京科技大学应用科学学院物理系	58	275	8.0	14.0
2	田跃	北京科技大学应用科学学院物理系	32	174	9.0	12.0
3	刘永成	北京科技大学应用科学学院物理系	5	6	1.0	2.0
4	李建丽	北京科技大学应用科学学院物理系	5	6	1.0	2.0
5	许洪彦	北京科技大学应用科学学院物理系	5	6	1.0	2.0