廖海清
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
- 供职机构：贵州大学更多>>
- 相关领域：化学工程自动化与计算机技术更多>>
- 应用BP神经网络预测超临界CO_2的摩尔体积被引量：2
- 2003年
- 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RKRKS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。
- 廖海清吴大可陈树琳王雷
- 关键词：BP神经网络超临界CO2摩尔体积SCF
- 固体在超临界流体中溶解度计算的神经网络模型
- 超临界流体萃取是以超临界流体作为溶剂对萃取物中的目标组分进行提取分离,从而达到分离精制的目的.这种新的分离技术在工业上应用越来越广泛,但在基础理论和试验研究、数据测试与积累、模型化与设计方法等诸方面所取得的进展与工业过程...
- 廖海清
- 关键词：超临界流体溶解度人工神经网络BP算法
- 文献传递
- 应用BP神经网络预测固体在超临界流体中的溶解度被引量：7
- 2004年
- 构造Vogl快速算法误差反向传播(EBP)神经网络,应用该神经网络对若干固体在超临界流体中的溶解度进行预测,对21体系共612个数据点进行训练和预测,预测的总平均相对误差为4 02%,优于状态方程法所计算的结果。
- 廖海清吴大可陈树琳
- 关键词：人工神经网络超临界流体溶解度
