超临界CO2中固体溶解度的逆向传播人工神经网络模拟

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为了更好地模拟超临界CO2(SC CO2)中固体的溶解度数据,采用逆向传播神经网络(BPANN)对30种固体在超临界CO2中的873个溶解度数据进行了模拟,所得相对误差(AA皿))都在10%以下,小于状态方程和经验方程的值,此结果表明BPANN能较好地模拟SC CO2中固体的溶解度数据。
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