《表2 BP神经网络的构建参数》
利用非线性逼近性能较强的广义回归神经网络,预测5种因素5种水平所有可能的3 125种组合下小球藻生物柴油的产率。利用Matlab软件编程,对所选取的25个样本采用dividevec函数随机分成训练样本(80%)和验证样本(20%)两部分。本文建立的神经网络分为4层,其中第1层和第4层分别为输入、输出层,第2层和第3层均为隐含层。分别以制备工艺中5种因素(甲醇用量、浓硫酸用量、反应温度、反应时间、搅拌速度)作为输入量,小球藻生物柴油的产率作为输出量。神经网络的构建参数和结构分别如表2和图1所示。
图表编号 | XD0071082300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.07.20 |
作者 | 毛功平、王威、石凯凯、孙小军、孙超、蒋红坤 |
绘制单位 | 江苏大学汽车与交通工程学院、江苏大学汽车与交通工程学院、江苏大学汽车与交通工程学院、江苏大学汽车与交通工程学院、江苏大学汽车与交通工程学院、江苏大学汽车与交通工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |