基于BP神经网络的Cu-Ce掺杂TiO2光催化剂性能预测组合模型研究

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采用环境测试舱模拟可见光下的室内环境,以甲醛气体的光催化降解为探针反应,评价了Cu-Ce/TiO2光催化剂的光催化活性及对甲醛气体的去除效果。利用指数平滑-神经网络ES-BP组合模型对Cu-Ce/TiO2光催化剂的性能做预测分析。结果表明:经过Cu-Ce/TiO2光催化剂处理后细木工板中甲醛释放浓度明显降低,平均光催化降解甲醛气体效率为42.8%;ES-BP组合预测模型在Cu-Ce/TiO2光催化剂的性能预测中取得了较好的效果,平均绝对误差为-0.00011mg/m3,平均相对误差为-0.317%;ES-
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