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卷积222017
能源系统与环境工程进步国际会议 |
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文章号 | 万32 | |
页数 | 8 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/20172200032 | |
在线发布 | 2017年11月7日 |
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22号en32 (2017)
评估使用数据挖掘方法预测活性碳选择有机化合物吸附
一号基尔斯理工大学环境地理学和能源工程学院Tysiaclecia Panstwapolskiego7波兰基尔斯
2元帅分局九大维科夫4类波兰基尔采
*对应作者 :lidiadabek@tu.kielce.pl
论文分析四种数据挖掘方法的使用级联神经网络随机森林启动树预测活性碳吸附输入数据统计模型包括活性碳参数、有机物和均衡富集评估开发模型预测能力时使用平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分数误差(MAPE)和root平均平方差错(RMSE)。计算证明研究中考虑的数据挖掘方法可用于预测部分有机化合物011活性碳的吸附最小吸附预测误差使用级联神经网络法获取(MAE=1.23g/g!MAE=7.90%和RMSE=1.81g/g),而最高误差值则由推树法生成(MAE=14.31g/g!MAPE=39.43%RMSE=27.76%g/g)
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