【摘 要】
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利用Levenberg-Marquart反向传播算法,对含CO体系的高压汽液相平衡建立三层前向BP神经网络模型,在网络模型中,输入节点为温度(T),各组分液相组成(x,x);输出节点为压力(p),组分CO气相组成y.结果表明,预测结果与实验数据有较好的一致性,所构建的神经网络对进一步研究高压汽液相平衡具有一定的指导意义.
【机 构】
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北京理工大学化工与环境学院(北京)
【出 处】
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中国化工学会2003年石油化工学术年会
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利用Levenberg-Marquart反向传播算法,对含CO<,2>体系的高压汽液相平衡建立三层前向BP神经网络模型,在网络模型中,输入节点为温度(T),各组分液相组成(x<,1>,x<,2>);输出节点为压力(p),组分CO<,2>气相组成y.结果表明,预测结果与实验数据有较好的一致性,所构建的神经网络对进一步研究高压汽液相平衡具有一定的指导意义.
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