基于神經網絡的磁性活性炭吸附雙酚A研究
作者：劉通; 秦正山; 何芳; 王僑; 王金波; 邱會東 重慶科技學院化學化工學院; 重慶401331
摘要：對磁性活性炭吸附雙酚A廢水過程模擬進行了研究,采用BP人工神經網絡算法,分別建立了雙酚A的去除率與活性炭投加量、吸附時間、溶液濃度、溫度的復雜非線性關系。用實驗數據對該神經網絡模型進行了訓練,結果顯示:訓練組和驗證組的計算結果與實驗值的相對誤差分別約為0.18%和0.21%,相關系數R分別為0.9610和0.9596,說明實驗值和模擬值之間有緊密的相關性且離散程度不明顯,該BP神經網絡對磁性活性炭吸附雙酚A的過程有較好的預測能力。
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磁性材料及器件雜志
磁性材料及器件雜志， 雙月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創新性，刊載內容涉及的欄目：研究·分析·實驗、工藝·技術·應用、綜述·動態·評論、專題講座等。于1970年經新聞總署批準的正規刊物。
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