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构造Vogl快速算法误差反向传播(EBP)神经网络,应用该神经网络对若干固体在超临界流体中的溶解度进行预测,对21体系共612个数据点进行训练和预测,预测的总平均相对误差为4.02%,优于状态方程法所计算的结果.
应用BP神经网络预测固体在超临界流体中的溶解度
【摘 要】
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构造Vogl快速算法误差反向传播(EBP)神经网络,应用该神经网络对若干固体在超临界流体中的溶解度进行预测,对21体系共612个数据点进行训练和预测,预测的总平均相对误差为4.02%
【机 构】
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贵州工业大学,贵州工业大学
【出 处】
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化学工业与工程
【发表日期】
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2004年3期
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