基于RSM和BP-GA的甲基橙脱色条件的优化

作者：高大响; 黄小忠; 陈智豪

来源：印染助剂, 2022, 39(05): 41-46.

• 甲基橙
• 响应面法
• 神经网络
• 遗传算法

通过单因素实验，考察温度、pH及甲基橙初始质量浓度对黄浆水中甲基橙脱色时间的影响。在此基础上，以响应面法（RSM）分析和前反馈（BP）人工神经网络（ANN）对甲基橙脱色进行建模，并采用遗传算法（GA）对BP神经网络模型进行优化。结果表明，BP-GA和RSM模型对黄浆水中甲基橙脱色的实验数据均能进行拟合和预测，而BP神经网络比RSM具有更好的拟合能力和预测能力。通过插值算法曲线拟合、BP-GA模型寻优以及实验验证，当黄浆水中甲基橙质量浓度为5～10 mg/L时，优化脱色条件为温度34.4℃，pH 5.5，甲基橙初始质量浓度5 mg/L，脱色时间约16 min。

• 单位
  江苏农林职业技术学院