H2O-[Bmim]BF4-Na2CO3离子液体双水相体系的神经网络模型研究
摘要
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%,最大相对误差为4.52%。较为成功地应用神经网络模型处理了含离子液体的双水相体系的液液平衡数据。
引用本文（GB/T 7714）
吕会超, 张长松, 李叶红. H2O-[Bmim]BF4-Na2CO3离子液体双水相体系的神经网络模型研究[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2011.
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