【摘 要】
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采用生物柴油工业化生产经济成本分析的相关论文数据,对论文的数据进行了收集整理,从原料、催化剂、工厂产能、甘油置信度等方面进行了详细分析。引入了人工神经网络对收集到的数据进行优化预测,将59组数据的85%作为训练集,15%作为预测集,采用相关系数和均方误差作为预测结果的评价指标,使用BP网络里的L-M(莱文贝格-马夸特)算法对数据进行研究表征。研究结果表明:使用L-M算法相关系数为0.9741,均方误差为0.0045;预测结果的平均相对误差为5.85%。L-M神经网络算法有效验证了原料成本、工厂产能、甘油置
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采用生物柴油工业化生产经济成本分析的相关论文数据,对论文的数据进行了收集整理,从原料、催化剂、工厂产能、甘油置信度等方面进行了详细分析。引入了人工神经网络对收集到的数据进行优化预测,将59组数据的85%作为训练集,15%作为预测集,采用相关系数和均方误差作为预测结果的评价指标,使用BP网络里的L-M(莱文贝格-马夸特)算法对数据进行研究表征。研究结果表明:使用L-M算法相关系数为0.9741,均方误差为0.0045;预测结果的平均相对误差为5.85%。L-M神经网络算法有效验证了原料成本、工厂产能、甘油置
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