Prévision de l'adsorption du violet de méthyle par la fibre de palme modifiée en utilisant l'ANN
Utilisation de nouvelles méthodes de réseaux neuronaux artificiels dans l'adsorption de colorant aqueux au violet de méthyle par la fibre de palme modifiée
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Dans ce livre, la fibre de palme bio-absorbante a été appliquée pour éliminer le colorant violet méthyle cationique d'une solution aqueuse. À cette fin, une méthode d'extraction en phase solide combinée avec le réseau neuronal artificiel (ANN) a été utilisée pour la préconcentration et la détermination du niveau d'élimination du colorant violet méthyle. Cette méthode est influencée par des facteurs tels que le pH, le temps de contact, la vitesse de rotation et le dosage de l'adsorbant. Afin de trouver un modèle approprié de paramètres et de calculer la sortie souhaitée, d...
Dans ce livre, la fibre de palme bio-absorbante a été appliquée pour éliminer le colorant violet méthyle cationique d'une solution aqueuse. À cette fin, une méthode d'extraction en phase solide combinée avec le réseau neuronal artificiel (ANN) a été utilisée pour la préconcentration et la détermination du niveau d'élimination du colorant violet méthyle. Cette méthode est influencée par des facteurs tels que le pH, le temps de contact, la vitesse de rotation et le dosage de l'adsorbant. Afin de trouver un modèle approprié de paramètres et de calculer la sortie souhaitée, deux fonctions non récursives, la fonction de base radiale (RBF) et le perceptron multicouche (MLP), qui font partie des réseaux neuronaux artificiels largement utilisés, ont été utilisées pour l'entraînement des données d'entrée. La performance de cette méthode est testée par des paramètres statistiques communs, notamment la RMSE, la MAE et la CE. Les résultats montrent que l'algorithme des réseaux neuronaux artificiels est très performant pour simuler et prédire l'élimination du colorant méthylique violet.
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