WNN优化模型在模拟超临界二氧化碳中固体溶解度的应用

摘要：

为了更好地模拟超临界二氧化碳(SC CO2)中固体的溶解度,提出了一种余弦常数r为0.1和采用部分动量法的Morlet自适应小波神经网络优化模型,并以温度T、压力P、溶质的摩尔体积v、熔点温度Tm、熔化热ΔH(km)、色散溶解度参数δ1和极性及氢键溶解度参数δ2为输入参数,对SC CO:中两种脂肪酸的溶解度进行了模拟.经过980次迭代得到了该模型对学习样本的最小模拟误差为1.34%,对预测样本的模拟误差为8.89%,都小于活度系数模型和其它两种常用小波神经网络模型,此结果表明该模型是一种SC CO2中固体溶解度的较好模拟模型.

关键词：小波神经网络、优化、固体溶解度、超临界二氧化碳、模拟忖

所属期刊栏目：33

分类号：TQ015.9(一般性问题)

资助基金：青岛科技大学引进人才启动基金

在线出版日期：2008-09-01（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：75-78