【摘 要】
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针对天然气水合物相平衡问题,文中提出用基于带动量因子的BP神经网络进行计算和预测.首先用遗传算法优化确定BP神经网络的结构和参数,得到最优化结构的神经网络;其次结合Leve
【机 构】
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中国海洋大学海洋化学理论与工程技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（20376078）
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针对天然气水合物相平衡问题,文中提出用基于带动量因子的BP神经网络进行计算和预测.首先用遗传算法优化确定BP神经网络的结构和参数,得到最优化结构的神经网络;其次结合Levenberg-Marquart优化算法,建立天然气水合物相平衡计算及预测的神经网络模型;最后以实验测定的（CH4＋CO2＋H2S）三元酸性天然气水合物体系的平衡数据为训练和预测样本进行了计算。计算表明,预测结果与实验数据有良好的一致性,而且由于BP神经网络作为所谓的“纯粹”的算法不需要热力学模型,这对于相平衡计算是非常方便的,所以是研究天
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