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基于支持向量回归的钴铝层状双金属氢氧化物的氟离子吸附容量的预测（英文） 被引量：1
1
作者 卢凯亮 胡彪 +2 位作者 张庆 纪晓波 陆文聪 《计算机与应用化学》 CAS 2017年第8期577-582,共6页
水中氟离子浓度超标带来的水污染是令人关注的热点问题。本工作运用遗传算法-支持向量回归筛选影响钴铝层状双金属氢氧化物(Co-Al LDHs)氟离子吸附容量的主要特征变量,结果表明复合材料的钴元素的摩尔比(Co%)、吸附剂的剂量(M)、溶液的p... 水中氟离子浓度超标带来的水污染是令人关注的热点问题。本工作运用遗传算法-支持向量回归筛选影响钴铝层状双金属氢氧化物(Co-Al LDHs)氟离子吸附容量的主要特征变量,结果表明复合材料的钴元素的摩尔比(Co%)、吸附剂的剂量(M)、溶液的pH值(pH)、溶液的氟离子浓度(C)是主要特征变量。利用上述特征变量构建支持向量回归模型,留一法交叉验证的均方根误差和平均相对误差分别为0.501和19.5%,实验值和预报值的相关系数为0.943。设计样本基于支持向量回归模型(SVR)预报的氟离子吸附容量与验证实验结果相一致。因此,本工作所建立的支持向量回归模型有望在氟离子吸附容量预报工作中得到进一步的应用。 展开更多
关键词 支持向量回归 氟离子吸附容量 数据挖掘:特征选择
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