典型文献
基于RSM和BP-GA的甲基橙脱色条件的优化
文献摘要：
通过单因素实验,考察温度、pH及甲基橙初始质量浓度对黄浆水中甲基橙脱色时间的影响.在此基础上,以响应面法(RSM)分析和前反馈(BP)人工神经网络(ANN)对甲基橙脱色进行建模,并采用遗传算法(GA)对BP神经网络模型进行优化.结果表明,BP-GA和RSM模型对黄浆水中甲基橙脱色的实验数据均能进行拟合和预测,而BP神经网络比RSM具有更好的拟合能力和预测能力.通过插值算法曲线拟合、BP-GA模型寻优以及实验验证,当黄浆水中甲基橙质量浓度为5～10 mg/L时,优化脱色条件为温度34.4℃,pH 5.5,甲基橙初始质量浓度5 mg/L,脱色时间约16 min.
文献关键词：
甲基橙;响应面法;神经网络;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
高大响;黄小忠;陈智豪
作者机构：
江苏农林职业技术学院,江苏句容 212400
文献出处：
引用格式：
[1]高大响;黄小忠;陈智豪-.基于RSM和BP-GA的甲基橙脱色条件的优化)[J].印染助剂,2022(05):41-46
A类：
B类：
RSM,GA,甲基橙脱色,单因素实验,初始质量浓度,黄浆水,响应面法,人工神经网络,ANN,预测能力,插值算法,曲线拟合
AB值：
0.171523
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