【摘 要】
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基于带动量因子的BP神经网络,以实验测定的乙醇(1)-环己烷(2)-水(3)体系在35 ℃、50 ℃、65 ℃的汽液平衡数据为训练和预测样本进行了计算,选择温度、X1和X2 3个参数作为输入
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基于带动量因子的BP神经网络,以实验测定的乙醇(1)-环己烷(2)-水(3)体系在35 ℃、50 ℃、65 ℃的汽液平衡数据为训练和预测样本进行了计算,选择温度、X1和X2 3个参数作为输入,Y1、Y2和Y3作为输出,隐层单元数为9,学习速率为0.5,动量因子为0.128.对Y1,Y2,Y3,神经网络计算的训练平均误差分别为:0.007 1,0.010 1,0.006 0,预测平均误差分别为:0.006 5,0.012 4,0.006 0,小于NRTL模型计算的相应误差.为相平衡计算提供了新的有效的工具.
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