Correlation of Vapour Liquid Equilibria of Binary Mixtures Using Artificial Neural Networks
摘要
在这篇论文，背繁殖人工的神经网络(BP-ANN ) 模型为四二进制系统 viz chlorodifluoromethan-carbondioxide， trifluoromethan-carbondioxide， carbondisulfied-trifluoromethan 和 carbondisulfied-chlorodifluoromethan 的蒸汽液体 equilibria (VLE ) 的同时的评价被介绍。系统的 VLE 数据为温度(222.04 343.23K ) 和压力的宽范围从文学被拿(0.105 到 7.46MPa ) 。Levenberg-Marquardt 算法在 MATLAB 神经网络工具箱训练的 BP-ANN 被用于造并且优化模型。确定的模型能在范围与根均方差为四个系统与令人满意的精确和精确性估计 VLE，这被显示出 0.054 0.119。用 BP-ANN 的预言与状态的常规 Redlich-Kwang-Soave (RKS ) 方程相比，建议 BP-ANN 有在象与 RKS 方程相比的评价的更好的能力(在范围的根均方差 0.115 0.1546 ) 。
引用本文（GB/T 7714）
Hajir, Karimi, Fakhri, 等. Correlation of Vapour Liquid Equilibria of Binary Mixtures Using Artificial Neural Networks[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2007.
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