材料导报
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재료도보
Materials Review
2015年
14期
148-151,155
,共5页
张浩%袁军座%曹现雷%刘秀玉%朱庆明%杜晓燕
張浩%袁軍座%曹現雷%劉秀玉%硃慶明%杜曉燕
장호%원군좌%조현뢰%류수옥%주경명%두효연
Cu-Ce%TiO2%BP神经网络%指数平滑%组合预测
Cu-Ce%TiO2%BP神經網絡%指數平滑%組閤預測
Cu-Ce%TiO2%BP신경망락%지수평활%조합예측
Cu-Ce%TiO2%BP neural network%exponential smoothing%hybrid prediction
采用环境测试舱模拟可见光下的室内环境,以甲醛气体的光催化降解为探针反应,评价了Cu-Ce/TiO2光催化剂的光催化活性及对甲醛气体的去除效果.利用指数平滑-神经网络ES-BP组合模型对Cu-Ce/TiO2光催化剂的性能做预测分析.结果表明:经过Cu-Ce/TiO光催化剂处理后细木工板中甲醛释放浓度明显降低,平均光催化降解甲醛气体效率为42.8％;ES-BP组合预测模型在Cu-Ce/TiO光催化剂的性能预测中取得了较好的效果,平均绝对误差为-0.00011mg/m3,平均相对误差为-0.317％;ES-BP组合预测模型实现了BP神经网络模型和指数平滑模型的优势互补,提高了对数据长期预测的准确性.
採用環境測試艙模擬可見光下的室內環境,以甲醛氣體的光催化降解為探針反應,評價瞭Cu-Ce/TiO2光催化劑的光催化活性及對甲醛氣體的去除效果.利用指數平滑-神經網絡ES-BP組閤模型對Cu-Ce/TiO2光催化劑的性能做預測分析.結果錶明:經過Cu-Ce/TiO光催化劑處理後細木工闆中甲醛釋放濃度明顯降低,平均光催化降解甲醛氣體效率為42.8％;ES-BP組閤預測模型在Cu-Ce/TiO光催化劑的性能預測中取得瞭較好的效果,平均絕對誤差為-0.00011mg/m3,平均相對誤差為-0.317％;ES-BP組閤預測模型實現瞭BP神經網絡模型和指數平滑模型的優勢互補,提高瞭對數據長期預測的準確性.
채용배경측시창모의가견광하적실내배경,이갑철기체적광최화강해위탐침반응,평개료Cu-Ce/TiO2광최화제적광최화활성급대갑철기체적거제효과.이용지수평활-신경망락ES-BP조합모형대Cu-Ce/TiO2광최화제적성능주예측분석.결과표명:경과Cu-Ce/TiO광최화제처리후세목공판중갑철석방농도명현강저,평균광최화강해갑철기체효솔위42.8％;ES-BP조합예측모형재Cu-Ce/TiO광최화제적성능예측중취득료교호적효과,평균절대오차위-0.00011mg/m3,평균상대오차위-0.317％;ES-BP조합예측모형실현료BP신경망락모형화지수평활모형적우세호보,제고료대수거장기예측적준학성.
