应用BP神经网络预测超临界CO2的摩尔体积

来源 :贵州工业大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：mengfan1229

【摘要】

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用BP神经网络,在1.017≤pr≤8.134和1.019≤Tr≤5.917的范围内,对798组超临界CO2的p-V-T数据进行训练和预测,预测160组,平均相对误差为2.01%;用RK、RKS及PR状态方程法计算这1

【作者】

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廖海清吴大可陈树琳王雷

【机构】

：

贵州工业大学,贵州工业大学

【出处】

：

贵州工业大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2003年6期

【关键词】

：

BP神经网络超临界CO2 状态方程法摩尔体积 SCF 绿色分离技术 supercritical CQ2artificial neural networkse

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用BP神经网络,在1.017≤pr≤8.134和1.019≤Tr≤5.917的范围内,对798组超临界CO2的p-V-T数据进行训练和预测,预测160组,平均相对误差为2.01%;用RK、RKS及PR状态方程法计算这160组数据,平均相对误差分别为2. 66%、3.24%和2.48%.表明神经网络法优于状态方程法.

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