【摘 要】
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建立了基于神经网络(ANNs)的智能模型,模拟正戊烷裂解制备低碳烯烃工艺,并采用均方误差(MSE)和回归系数(R2)评价模型性能。研究发现,智能模型的训练算法和拓扑结构影响其性能
【机 构】
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长春工业大学化学工程学院,长春工业大学材料科学高等研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(21908010),吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20191314KJ)
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建立了基于神经网络(ANNs)的智能模型,模拟正戊烷裂解制备低碳烯烃工艺,并采用均方误差(MSE)和回归系数(R2)评价模型性能。研究发现,智能模型的训练算法和拓扑结构影响其性能。通过优化训练算法与拓扑结构建立了LM24223模型,展示良好的计算精度,接近于实验误差。此外,通过减少训练数据,考察LM24223模型的稳定性。研究发现,LM24223模型的MSE值始终在10^-3~10^-5范围内,并且R2值接近于1,验证了该模型的适用性。
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