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华南师范大学学报(自然科学版) 2013
基于GMDH-type神经网络优化油页岩吸附铜离子的研究, PP. 0-0 Abstract: 利用GMDH前馈型神经网络优化油页岩吸附金属铜离子实验，设定吸附质/吸附剂、pH、反应时间为自变量，吸附率为因变量，建立吸附数学模型对吸附过程进行预测.根据GMDH神经网络模型分析，发现pH对于吸附率的影响权重最大，同时很好的诠释了3种自变量条件对于吸附率的作用机理.此外，利用神经网络模型进行模拟实验，预测值拟合Langmuir吸附等温线，相关系数达到0.907.证明建立的神经网络数学模型与经典吸附理论吻合，且精度很高.
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