Skip to the main content

Original scientific paper

https://doi.org/10.15255/KUI.2022.048

Predviđanje kapaciteta višekomponentne adsorpcije metodom potpornih vektora uz algoritam Dragonfly

Riadh Moumen orcid id orcid.org/0000-0002-8977-9895 ; Djilali Bounaama University of Khemis Miliana, Algeria
Maamar Laidi ; Laboratory of Biomaterials and Transfer Phenomena, University of Médéa, Algeria
Salah Hanini ; Laboratory of Biomaterials and Transfer Phenomena, University of Médéa, Algeria
Mohamed Hentabli ; Laboratory of Biomaterials and Transfer Phenomena, University of Médéa, Algeria
Abdellah Ibrir orcid id orcid.org/0000-0003-0332-1398 ; Laboratory of Biomaterials and Transfer Phenomena, University of Médéa, Algeria


Full text: english pdf 1.286 Kb

page 169-178

downloads: 220

cite


Abstract

Višekomponentni adsorpcijski kapacitet modelirana je metodom potpornih vektora (SVM). Razvijena su i uspoređena dva SVM modela. U prvom modelu primijenjena je metoda SVM s već ugrađenim optimizacijskim algoritmom. U drugom modelu primijenjena je SVM metoda s Dragonfly algoritmom (DA) optimizacije. Točnost modela procijenjena je pomoću tri uvriježene statističke mjere: korijena srednje kvadratne pogreške RMSE, koeficijenta determinacije R2 i koeficijenta korelacije R. Korišteni podatci o raznim onečišćivalima, poput iona teških metala, boja i organskih spojeva te različitim prirodnim/sintetskim adsorbensima prikupljeni su iz literaturno dostupnih znanstvenih radova. Skup podataka sadržavao je pet važnih varijabli s 1023 točke; 4 varijable bile su ulazne varijable (molekulska masa, ravnotežne koncentracije adsorbata, specifično područje adsorbensa i temperatura), a jedna izlazna (ravnotežni adsorpcijski kapacitet). Podatci su podijeljeni u dva podskupa: 80 % podataka uzeto je za treniranje, a 20 % za testiranje. Programiranje je provedeno u softveru MATLAB. Rezultati su pokazali da optimiran DA-SVM model s RBF-Gaussovom kernel funkcijom ima dobru sposobnost globalnog pretraživanja uz visoku točnost predviđanja, s R2 = 0,997, R = 0,998 i RMSE = 2,539.
Dobiveni model može se primjenjivati za predviđanje učinkovitosti adsorpcijskog sustava te pruža alat za optimizaciju procesa u skladu s promjenama radnih uvjeta. Razvijeno je novo grafičko korisničko sučelje (GUI) za točnu procjenu željenih odziva koje primjenjuje najbolji DA-SVM model.

Keywords

višekomponentna adsorpcija; MATLAB GUI; onečišćivala; regresija potpornih vektora; algoritam Dragonfly

Hrčak ID:

295635

URI

https://hrcak.srce.hr/295635

Publication date:

14.3.2023.

Article data in other languages: english

Visits: 784 *