基于神经网络的磁性活性炭吸附双酚A研究

来源期刊：磁性材料及器件2019年第1期

论文作者：刘通 秦正山 何芳 王侨 王金波 邱会东

文章页码：9 - 31

关键词：BP神经网络;活性炭;双酚A;吸附系统;过程模拟;

摘    要：对磁性活性炭吸附双酚A废水过程模拟进行了研究,采用BP人工神经网络算法,分别建立了双酚A的去除率与活性炭投加量、吸附时间、溶液浓度、温度的复杂非线性关系。用实验数据对该神经网络模型进行了训练,结果显示:训练组和验证组的计算结果与实验值的相对误差分别约为0.18%和0.21%,相关系数R分别为0.9610和0.9596,说明实验值和模拟值之间有紧密的相关性且离散程度不明显,该BP神经网络对磁性活性炭吸附双酚A的过程有较好的预测能力。