摘要：如何控制和预测孔结构是炭气凝胶研究的重要课题.然而,由于耗时耗财,导致实验方法研究控制和预测孔结构成为难题.本文提出一种基于神经网络的炭气凝胶孔结构的预测与优化模型,并采用遗传算法设计和优化模型,对六种典型训练算法模型性能进行比较分析.利用该模型对孔径和吸附容量进行预测,两者的预测相关系数分别为0.992和0.981,预测均方根误差分别为0.077和0.054.经测试,该模型与实验研究的结果相符,并有效的应用于预测和控制炭气凝胶实验参数.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/xxtcl201701012

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）