用神经网络预测蒸气压和汽化热

摘要：

用前向神经网络,对纯物质的蒸气压和汽化热与温度的函数关系进行预测.通过适当变量变换,在相同网络单元数情况下,大大提高预测精度.对387种物质的预测结果表明:在熔点到临界点的温度范围内,蒸气压的平均预测误差为0.084%,汽化热的平均预测误差为0.018%.

关键词：神经网络、预测、蒸气压、汽化热

所属期刊栏目：17

分类号：O645.3;TP183(物理化学（理论化学）、化学物理学)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：14-17