本文關(guān)鍵詞： 炭氣凝膠 孔結(jié)構(gòu) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 訓(xùn)練算法 模型　出處：《新型炭材料》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：如何控制和預(yù)測孔結(jié)構(gòu)是炭氣凝膠研究的重要課題。然而,由于耗時(shí)耗財(cái),導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)方法研究控制和預(yù)測孔結(jié)構(gòu)成為難題。本文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的炭氣凝膠孔結(jié)構(gòu)的預(yù)測與優(yōu)化模型,并采用遺傳算法設(shè)計(jì)和優(yōu)化模型,對(duì)六種典型訓(xùn)練算法模型性能進(jìn)行比較分析。利用該模型對(duì)孔徑和吸附容量進(jìn)行預(yù)測,兩者的預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別為0.992和0.981,預(yù)測均方根誤差分別為0.077和0.054。經(jīng)測試,該模型與實(shí)驗(yàn)研究的結(jié)果相符,并有效的應(yīng)用于預(yù)測和控制炭氣凝膠實(shí)驗(yàn)參數(shù)。
[Abstract]:How to control and predict pore structure is an important research topic in carbon aerogels. In this paper, a prediction and optimization model of carbon aerogel pore structure based on neural network is proposed, and the genetic algorithm is used to design and optimize the model. The performance of six typical training algorithms is compared and analyzed. The predicted correlation coefficients of the two models are 0.992 and 0.981respectively, and the root-mean-square error (RMS) of prediction are 0.077 and 0.054, respectively. The model is in agreement with the experimental results and can be used to predict and control the experimental parameters of carbon aerogels.
【作者單位】： 華東理工大學(xué)化學(xué)反應(yīng)工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室特種功能高分子材料及相關(guān)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：National Natural Science Foundation of China(21177038)~~
【分類號(hào)】：TQ127.11;TQ427.26

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