何凡
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 供职机构：南京工业大学安全科学与工程学院江苏省危险化学品本质安全与控制技术重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：环境科学与工程理学更多>>
- 基于BP神经网络的二元混合液体自燃温度预测被引量：3
- 2017年
- 为了给工业界提供一种快速预测二元混合液体自燃温度的有效途径,将试验所测不同组分及配比的168个二元混合液体的自燃温度作为期望输出,将基于电性拓扑状态指数(ETSI)理论、引入混合ETSI概念而计算出的9种原子类型所对应的混合ETSI作为输入,采用三层BP神经网络技术建立了根据原子类型混合ETSI来预测混合液体自燃温度的BP神经网络模型,并应用改进的Garson算法进行多参数敏感性分析。经模型评价验证及稳定性分析,得到训练集的决定系数R2为0.965,平均绝对误差MAE为11.892 K,测试集的交叉验证系数Q2ext为0.923,平均绝对误差MAE为15.530 K,发现该模型的预测性能优于已有的多元非线性回归(MNR)模型,表明BP神经网络模型具有较好的拟合能力和预测能力,对烷、醇类混合体系自燃温度的预测精度最佳。
- 何凡蒋军成潘勇陈海岭
- 关键词：安全工程二元混合物BP神经网络
- 基于电性拓扑状态指数的二元液体混合物自燃温度的预测被引量：6
- 2016年
- 利用AITTA551自燃温度测试仪,测得不同组分和配比下的28组168个二元可燃混合液体自燃温度(AIT);基于电性拓扑状态指数(ETSI)理论,计算获得不同原子类型所对应的混合ETSI值;采用添加指数递减惯性权重的改进粒子群算法(MPSO)优化支持向量机(SVM)的超平面参数,建立根据原子类型混合ETSI值来预测混合物自燃温度的MPSO-SVM模型。结果表明,基于电性拓扑状态指数能够有效预测二元液体混合物自燃温度,MPSO-SVM模型的复相关系数R2为0.991,平均绝对误差AAE为3.962 K。MPSO-SVM模型的泛化性能和预测精度明显优于多元线性回归(MLR)、网格搜索法(GSM-SVM)、遗传算法(GA-SVM)、标准粒子群算法(PSO-SVM)模型。本研究为工程上提供了一种预测二元混合物自燃温度的有效途径。
- 何凡蒋军成潘勇倪磊
- 关键词：二元混合物
- 二元完全互溶体系下可燃混合液体自燃温度的M-QSPR预测研究
- 自燃温度是可燃物质的主要燃爆特性之一，也是衡量自燃现象发生可能性的重要指标，目前已广泛应用于工业安全生产和量化风险评估等工作中。然而，国内外有关自燃温度的研究主要集中在纯物质，甚少涉及到混合物。同时，混合物自燃温度的实验...
- 何凡
- 关键词：危险特性
