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为了更好地预测含提携剂超临界二氧化碳(SC CO2)中固体的溶解度,用逆向人工神经网络(BPANN)优化模型对其进行了模拟.得到了恒温下282个训练数据点和71个预测数据点的相对误差(AARD)分别为8.04%和8.37%;变温下264个训练数据点和63个预测数据点的AARD分别为8.59%和10.01%,表明BPANN模型是一种固体在含提携剂SC CO2中溶解度的较好预测模型.