基于黄金分割和BP网络的气体体积分数预测模型

摘要：

研究基于黄金分割法的神经网络在红外光谱定量中的应用.通过黄金分割法对神经网络隐含层节点数进行优化,再将4组分混合气体预测集样本通过LM学习算法建立模型,用所得到的神经网络模型对10组混合气体光谱数据进行检验,平均相对误差为0.63％.使用该方法建立多组分污染气体定量分析模型的时间短,而且能够较精确地预测各组分的体积分数.

关键词：红外光谱、定量分析、神经网络、黄金分割

所属期刊栏目：31

分类号：O657.33(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61040062;科技部国际合作计划资助项目2010DFR10520;山西省科技平台建设基金资助项目2010091013;山西省国际科技合作计划资助项目2010081038

在线出版日期：2012-04-20（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：4-6