کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
625840 | 1455438 | 2010 | 5 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Humic substance coagulation: Artificial neural network simulation
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
تصفیه و جداسازی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper investigates the use of backpropagation neural network (BPNN) to predict humic substance (HS) UV absorbance experimental results. The studied experimental sets include HS and heavy metal agglomeration, HS coagulation using polyelectrolytes and HS and heavy metal coagulation using polyelectrolytes. BPNN simulation showed high prediction accuracy where regression coefficient (R) was > 0.95 for all simulations. Lower and higher than optimum training data input reduces BPNN reliability due to under training or over-fitting. The number of neurons study showed that a lower number of neurons led to under training, while a higher number of neurons resulted in the network memorizing the input dataset.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Desalination - Volume 253, Issues 1–3, April 2010, Pages 153–157
Journal: Desalination - Volume 253, Issues 1–3, April 2010, Pages 153–157
نویسندگان
Mohammed Al-Abri, Khalid Al Anezi, Akram Dakheel, Nidal Hilal,