基于正交设计与BP神经网络优化制备Cu-Ce/TiO_2的预测模型

采用过渡金属Cu和稀土金属Ce对TiO2进行改性。为获取高效的甲醛气体去除率,运用正交实验设计结合BP神经网络优化TiO2的改性方案。以Cu-Ce掺杂负载量、Cu-Ce摩尔比和烧结温度为正交实验设计因子,每个因子各取3个水平,以光催化甲醛气体的降解效率为目标因子,编制3因素4水平正交设计表。结合BP网络强大的函数拟合功能,以正交设计表中3因素为网络输入层,以光催化甲醛气体的降解效率为网络输出层,建立BP神经网络优化模型,并通过该模型进行预测和优选,得到最佳的活性炭改性方案。即Cu-Ce掺杂负载量为2.92%、Cu-Ce摩尔比为1∶1和烧结温度为517℃。此时光催化甲醛气体的降解效率为61.60%,与预测值59.47%的相对误差为3.46%。