Análisis comparativo de modelos de aprendizaje automático para predecir la viscosidad en mezclas de fosfato de tri-n-butilo utilizando datos experimentales
Autores: Hatami, Faranak; Moradi, Mousa
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Análisis comparativo de modelos de aprendizaje automático para predecir la viscosidad en mezclas de fosfato de tri-n-butilo utilizando datos experimentales
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Industria química
Algoritmos de aprendizaje automático
Viscosidades de la mezcla de TBP
Modelo de red neuronal
Procesos hidrometalúrgicos
Riesgos operativos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
El modelo de red neuronal (NN) resultó ser el más preciso, logrando un Error Cuadrático Medio (MSE) del 0.157% y un ajustado (una medida de cuán bien el modelo predice la variabilidad del resultado) del 99.72%.
Descripción
El modelo de red neuronal (NN) resultó ser el más preciso, logrando un Error Cuadrático Medio (MSE) del 0.157% y un ajustado (una medida de cuán bien el modelo predice la variabilidad del resultado) del 99.72%.