【摘 要】
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基于BP（Back-Propagation）神经网络模型,编写了通用的计算程序,对30℃时H2O-[Bmim]BF4-Na2CO3离子液体双水相体系的液液平衡数据进行了关联,经过反复试算,得到最佳的神经网络拓
【机 构】
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安阳工学院化学与环境工程学院,安阳县环境保护局
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基于BP（Back-Propagation）神经网络模型,编写了通用的计算程序,对30℃时H2O-[Bmim]BF4-Na2CO3离子液体双水相体系的液液平衡数据进行了关联,经过反复试算,得到最佳的神经网络拓扑结构为{3,10,3},采用该结构关联富含水相中三种组分的质量分数,平均相对误差分别为0.065%、2.218%和0.781%,最大相对误差为3.916%;优于文献中的Othmer-Tobias经验方程＋溶解度曲线方程的关联精度,该方程得到的平均相对误差分别为0.09%、2.77%和1.73%,最大
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