基于神经网络的二元混合液体自燃温度预测

作     者：胡双启 郭丙宇 程泽会 吴薇 HU Shuangqi;GUO Bingyu;CHENG Zehui;WU Wei

作者机构：中北大学环境与安全工程学院太原030051 中北大学软件学院太原030051 

出 版 物：《安全与环境学报》 (Journal of Safety and Environment)

年 卷 期：2024年第24卷第5期

页      面：1710-1716页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0837[工学-安全科学与工程] 

主　　题：安全工程 反传播神经网络(BPNN) 一维卷积神经网络(1DCNN) 二元混合液体 自燃温度 

摘      要：自燃温度(Auto-Ignition Temperature,AIT)是防火防爆安全设计的关键临界参数之一。为解决目前多数采用试验方法测量混合物AIT费时费力且有一定危险性的问题,运用定量结构性质关系方法,使用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)和一维卷积神经网络(one-Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN)技术建立二元混合液体AIT预测模型。以二元混合液体的分子描述符为输入、试验测得的AIT为输出,经多种方法对模型的拟合性、稳定性和预测能力评价验证。结果表明,BPNN模型和1DCNN模型均有良好的预测能力,其均方根误差分别为4.780℃和9.603℃,拟合度与5折交叉验证拟合度差值分别为0.058和0.040,表明BPNN模型有更好的拟合能力,1DCNN模型有良好的稳定性。