BP神经网络在液相传质系数中的应用

摘要：

根据BP(Back-Propagation)神经网络原理,以气、液表观流率为输入变量,液相传质系数为输出变量,建立神经网络模型,并利用改进的LM(Levenberg-Marquardt)算法对网络进行了训练和优化.结果表明,BP神经网络能够较好地预测滴流状态下H2O吸收CO2液相传质系数.

关键词：液相传质系数、BP神经网络

所属期刊栏目：27

分类号：TQ015.9(一般性问题)

资助基金：吉林省科技厅科研项目19980564

在线出版日期：2006-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：283-285