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Artificial Neural Network Modeling for Sorption of Cadmium from Aqueous System by Shelled Moringa Oleifera Seed Powder as an Agricultural Waste

引用

Journal of Water Resource and Protection 2010年第4期2卷 339-344页

作者： abhishek kardam Kumar Rohit Raj Jyoti Kumar Arora Man Mohan Srivastava Shalini Srivastava 不详

A two-layer Artificial Neural Network (ANN) model was developed to predict the removal efficiency of Cd(II) ions from aqueous solution using shelled Moringa Oleifera seed (SMOS) powder. Batch experiments re-sulted into standardization of optimum conditions: biomass dosage (4.0 g), Cd(II) concentration (25 mg/L) volume (200 mL) at pH 6.5. A time of forty minutes was found sufficient to achieve the equilibrium. The ANN model was designed to predict sorption efficiency of SMOS for target metal ion by combining back propagation (BP) with principle component analysis. A sigmoid axon was used as transfer function for input and output layer. The Levenberg-Marquardt algorithm (LMA) was applied, giving a minimum mean squared error (MSE) for training and cross validation at the ninth place of decimal.

关键词： Artificial Neural Network Biosorption SMOS Cd(II) Removal

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Neural Network Modeling for Ni(II) Removal from Aqueous System Using Shelled Moringa Oleifera Seed Powder as an Agricultural Waste

引用

Journal of Water Resource and Protection 2010年第4期2卷 331-338页

作者： Kumar Rohit Raj abhishek kardam Jyoti Kumar Arora Man Mohan Srivastava Shalini Srivastava 不详

A single-layer Artificial Neural Network (ANN) model was developed to predict the removal efficiency of Ni(II) ions from aqueous solution using shelled Moringa Oleifera seed (SMOS) powder. Batch experiments resulted into standardization of optimum conditions: biomass dosage (4.0 g), Ni(II) concentration (25 mg/L) volume (200 mL) at pH 6.5. A time of forty minutes was found sufficient to achieve the equilibrium. The ANN model was designed to predict sorption efficiency of SMOS for target metal ion by combining back propagation (BP) with principle component analysis. A sigmoid axon was used as transfer function for input and output layers. The Levenberg–Marquardt Algorithm (LMA) was applied, giving a minimum mean squared error (MSE) for training and cross validation at the ninth place of decimal.

关键词： Artificial Neural Networks Biosorption Moringa Oleifera Ni(II) Removal

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