作者：陈静; 张倩; 卞小强; 韩兵溶解度支持向量机遗传算法多环芳香烃超临界co2
摘要：针对有机固体溶质在超临界CO2（SCCO2）中的溶解度实验耗时费力问题,采用基于支持向量机和遗传算法建立了多环芳香烃（PAH）在SCCO2中的溶解度模型（GA-SVR）,利用PAH在SCCO2中的467个实验溶解度数据对GA-SVR模型进行了训练和预测,并基于帽子矩阵和William plot 理论,建立了一种检测GA-SVR模型异常点的方法。实验结果表明,新模型预测PAH在SCCO2中的溶解度精度较高,绝对相对偏差最小为5.42%,最大7.77%,平均为5.94%,对所有数据点进行了异常点检测,发现新建模型没有出现异常数值。该研究成果为溶质在超临界流体中的溶解度计算提供了一种新方法。
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