原文服务方: 火炸药学报       
摘要:
基于光催化降解硝基甲苯类废水的实验数据,采用反向传播(BP)神经网络训练并建立了硝基甲苯类废水处理过程的神经网络模型.用训练好的神经网络模型模拟光催化降解硝基甲苯废水过程,模型硝基甲苯浓度的模拟输出与实验数据的相关度为0.998.用神经网络模型对此光催化降解硝基甲苯废水过程进行预测,得到硝基甲苯浓度的预测数据与实验数据的相关度为0.976.采用神经网络模型预测得到光催化降解硝基甲苯废水过程的最佳降解条件为:TiO2的质量浓度为0.10 g/L、H2O2的体积浓度为0.10 mL/L、pH值为3.
推荐文章
纳米二氧化钛光催化氧化降解苯酚废水实验
苯酚废水
纳米TiO2
光催化氧化
可生化性
纳米二氧化钛光催化材料研究现状
纳米二氧化钛
光催化
应用
浅析纳米二氧化钛光催化降解效率的影响因素
纳米二氧化钛
光催化
降解效率
降解甲醛
二氧化钛光催化降解亚甲基蓝
溶胶-凝胶法
光催化剂
二氧化钛
亚甲基蓝
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 用BP神经网络模型预测纳米二氧化钛光催化降解硝基甲苯类废水
来源期刊 火炸药学报 学科
关键词 应用化学 BP神经网络 光催化降解 硝基甲苯 废水处理
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 86-90
页数 分类号 TJ55|X703
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-7812.2011.03.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尹艳华 北京理工大学化工与环境学院 11 95 4.0 9.0
2 王春芳 北京理工大学化工与环境学院 3 9 2.0 3.0
3 晏明杨 1 4 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (27)
共引文献  (36)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (20)
二级引证文献  (4)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
1999(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2001(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
应用化学
BP神经网络
光催化降解
硝基甲苯
废水处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
火炸药学报
双月刊
1007-7812
61-1310/TJ
大16开
1978-01-01
chi
出版文献量(篇)
2639
总下载数(次)
0
总被引数(次)
22145
论文1v1指导