基于高斯过程回归的橡胶玻璃化温度的预测研究

摘要：

以实例数据为样本,利用高斯过程回归分析苯乙烯和丁二烯含量对溶聚丁苯橡胶(SSBR)玻璃化温度(Tg)的影响,从而预测SSBR的Tg.结果表明:高斯过程回归建立的SSBR的Tg预测模型可靠和有效;与反向传播神经网络模型相比,高斯过程回归模型解决小样本问题具有优越性,可为更多复杂耗时的试验数据预测提供有效解决方案,对一定范围内的苯乙烯和丁二烯含量对SSBR的Tg的影响进行定性和定量分析.

关键词：高斯过程回归、反向传播神经网络、玻璃化温度、溶聚丁苯橡胶

所属期刊栏目：69

分类号：TQ330.1+2;TQ333.1

资助基金：国家自然科学基金61873022

在线出版日期：2022-11-08（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：826-829