【摘 要】
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针对Marquardt-Levenberg法应用于多元物系相平衡数据拟合时,模型参数剧增,初值难以设定的难题,将四种智能算法,即遗传算法、神经网络,退火算法及粒子群算法,应用于相平衡数
【基金项目】
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陕西省教育厅科学研究项目(17JK0348);西安工程大学创新创业训练计划项目(2017086);国家自然科学青年科学基金项目(2160030548);陕西科技厅国际科技合作与交流计划项目(2017KW-026)
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针对Marquardt-Levenberg法应用于多元物系相平衡数据拟合时,模型参数剧增,初值难以设定的难题,将四种智能算法,即遗传算法、神经网络,退火算法及粒子群算法,应用于相平衡数据的拟合。以正丙醇(1)+乙腈(2)二元物系汽液相平衡数据的Wilson拟合和甲醇(1)+乙腈(2)+1-乙基-3-甲基咪唑四氟硼酸盐(3)三元物系汽液相平衡数据的NRTL拟合为例,系统讨论了四种算法在应用时的主要影响因素,并将所得结果进行了分析和比较,结果表明遗传算法和粒子群算法可以较好的解决初值难设的问题,并且给出了每种算法的适用范围和使用建议。
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