基于改进BP神经网络的网络流量预测

传统网络流量预测方法常面临精度不足、时间复杂度高的问题,且在处理复杂的网络流量时,难以达到理想的预测效果。为克服这些挑战,采用深度学习中的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法,并结合改进的梯度下降法,通过引入动量项与变步长法相结合的方式,有效降低误差值,实现了对网络流量的准确预测。该方法旨在更好地满足用户需求,优化网络性能,并提升网络服务质量。实验结果表明,改进后的BP神经网络算法在网络流量预测中展现出良好的可行性与稳健性,同时达到了较高的预测精度。

纳米晶态硼化钴的合成及其催化氨硼烷高效制氢

采用简单的煅烧工艺合成了纳米硼化钴(CoB)晶体,并首次研究了纳米CoB晶体在氨硼烷溶液水解制氢过程中的催化活性。研究发现,纳米CoB晶体具有较高的催化活性,在室温条件下其转换频率(TOF)为35.3 mol_(H_(2))·molcat^(-1)·min^(-1),优于同等条件下贵金属Pt催化剂(TOF=29.3 mol_(H_(2))·molcat^(-1)·min^(-1))。此外,循环测试8次后纳米硼化物晶体的催化制氢性能没有发生衰减。进一步研究发现CoB表面的Co0物种是催化制氢的活性位点,而表面的B物种位点能够有效辅助Co0位点实现协同催化氨硼烷制氢。

Ni/TiB_(2)的制备及催化甲酸制氢性能

针对催化剂硼化钛(TiB_(2))催化甲酸制氢效率低、催化剂成本高的问题,以TiB_(2)为载体,经浸渍法制备由Ni和TiB_(2)合成的复合催化剂,并通过优化制备工艺提升Ni/TiB_(2)的催化甲酸制氢性能。利用TEM、XRD、XPS等表征方法分析Ni/TiB_(2)的形貌、结构和成分,考察Ni/TiB_(2)催化甲酸制氢性能。结果表明:当煅烧温度为600℃、Ni与TiB_(2)质量比为1∶20时,Ni/TiB_(2)具有Ni芯封装的核壳结构且Ni均匀地分散在TiB_(2)表面,其中Ni与TiB_(2)之间存在电子相互作用。相比于TiB_(2),Ni/TiB_(2)活化能从51.8kJ/mol下降至41.4kJ/mol;当甲酸浓度为10mol/L、反应温度为25℃时,Ni/TiB_(2)最佳催化周转频率(TOF)可达5.85h^(-1),为纯TiB_(2)的292倍。催化甲酸制氢性能的提高,得益于Ni/TiB_(2)催化剂中Ni和TiB_(2)之间的金属-载体强相互作用(SMSI)。研究结果为过渡金属硼化物基催化剂应用于氢能源领域提供了新思路。