BP神经网络模型在表层沉积物及其非残渣态组分吸附双酚A研究中的应用

编号 zgly0001581687

文献类型 期刊论文

文献题名 BP神经网络模型在表层沉积物及其非残渣态组分吸附双酚A研究中的应用

作者 张琛  刘建林  胡艳  高茜  李鱼 

作者单位 华北电力大学能源与环境研究院 

母体文献 地理科学 

年卷期 2010年03期

年份 2010 

分类号 TP183  X50 

关键词 BP神经网络  沉积物  双酚A  铁氧化物  锰氧化物  遗传算法 

文摘内容 应用沉积物吸附双酚A(BPA)BP神经网络模型,模拟了松花江表层沉积物的不同泥水比、非残渣态组分(有机质、铁氧化物、锰氧化物)和BPA初始浓度对BPA吸附量的影响。所建BP神经网络模型相关系数R2为0.9665,校正集均方差(MSEc)、验证集均方差(MSEv)和预测集均方差(MSEp)分别为0.0068、0.0596和0.1285;利用遗传算法优化估算了基于BP神经网络模型的沉积物吸附BPA的最大吸附量,优化值与实验值的相对偏差为0.96%～8.21%。此外,利用BP神经网络模型预测了沉积物非残渣态组分(有机质、铁氧化物、锰氧化物)质量百分比及摩尔含量变化与BPA吸附量的关系,经分析可知,铁氧化物和有机质对沉积物吸附BPA起着促进作用,沉积物非残渣态组分吸附BPA的相对贡献(K)为KFe>KOMs>KMn,即沉积物中铁氧化物是BPA的主要吸附位,而Mn氧化物则对沉积物吸附BPA起着抑制作用。