《表5 BP神经网络仿真预测结果》

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《活性碳纤维ACF吸附重金属Cr(Ⅵ)及神经网络智能优化研究》

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为检验该网络的泛化能力，将5组预测数据作为检验样本用于检验，结果见表5及图5。可以看出，网络预测值与实际数据值吻合较好，误差较小。这说明该网络具有较好的泛化能力，对没有训练过的数据也能很好地预测，从而可以利用所建的BP神经网络对ACF在不同水质参数下处理含Cr（VI）废水的吸附效果进行预测，节约资源及成本。