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基于GMDH―type神经网络优化油页岩吸附铜离子的研究

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:5
摘 要:利用GMDH前馈型神经网络优化油页岩吸附金属铜离子实验,设定吸附质/吸附剂、pH、反应时间为自变量,吸附率为因变量,建立吸附数学模型对吸附过程进行预测.根据GMDH神经网络模型分析,发现pH对于吸附率
  • 【题 名】基于GMDH―type神经网络优化油页岩吸附铜离子的研究
  • 【作 者】刘洋 涂宁宇 谢文玉 金仁和 李友明
  • 【机 构】广东石油化工学院化工与环境工程学院 广东茂名525000 华南理工大学制浆造纸国家重点实验室 广东广州510640
  • 【刊 名】《华南师范大学学报:自然科学版》2013年 第4期 86-90页 共5页
  • 【关键词】油页岩 吸附 GMDH 铜离子
  • 【文 摘】利用GMDH前馈型神经网络优化油页岩吸附金属铜离子实验,设定吸附质/吸附剂、pH、反应时间为自变量,吸附率为因变量,建立吸附数学模型对吸附过程进行预测.根据GMDH神经网络模型分析,发现pH对于吸附率的影响权重最大,同时诠释了3种自变量条件对于吸附作用的机理.此外,利用神经网络模型进行模拟实验,预测值拟合Langmuir吸附等温线,相关系数达到0.907.证明了建立的神经网络数学模型与经典吸附理论吻合,且精度高.
 
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