基于小波神经网络的聚丙烯接枝率预测

摘要：

研究了水悬浮体系中水用量、引发剂浓度、界面剂用量和反应时间对聚丙烯(PP)接枝率的影响,并用小波神经网络构建模型对实验结果进行预测.结果表明,在水与聚丙烯质量比为2:1,引发剂浓度为0.2(wt)％,界面剂用量为4.3(wt)％、反应时间为150min时接枝率最大可达5.3(wt)％.小波神经网络模型能够比较精确的预测接枝率结果,是一种有效的、可行的方法.

关键词：聚丙烯、小波神经网络、接枝率、样本预测

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：黑龙江省大学生创新训练项目;东北石油大学引导性创新基金

在线出版日期：2021-04-19（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：17-20