【基于BP神经网络的熔盐电导率预测研究】这篇文献深入探讨了使用BP神经网络技术预测熔盐电导率的问题。电导率是衡量物质导电能力的关键参数，在稀土熔盐电解过程中起着至关重要的作用。由于高温环境，直接测量熔盐电导率变得非常困难，因此开发出一种有效的预测方法显得尤为必要。
BP（Back Propagation）神经网络是一种广泛应用的多层前馈网络，其主要功能是对非线性函数进行拟合，尤其适合处理输入输出之间复杂的关系。该网络通过正向传播处理输入信息，然后通过反向传播调整权重以最小化误差。BP网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以处理输入数据的复杂性，而输出层则提供预测结果。
在该研究中，研究人员针对NdF3-LiF-Nd20体系的熔盐电导率进行了预测。他们利用历史实验数据训练BP神经网络模型，这些数据包含了温度、NdF3浓度和LiF浓度等多个影响电导率的因素。通过MATLAB软件的神经网络工具箱，他们成功构建了一个预测模型。研究表明，预测的电导率值在1.8256-3.1197 S/cm之间，与实验值的误差在3%左右，且两者的变化趋势保持一致，证明了BP神经网络在熔盐电导率预测上的准确性和实用性。
此外，该研究还揭示了温度、NdF3浓度和LiF浓度对熔盐电导率的具体影响。这为理解熔盐体系的稳定性提供了理论依据，并为未来更深入的熔盐电导率及其他物理化学参数的研究提供了预测方法和基础数据。
BP神经网络在解决高温环境下熔盐电导率预测难题方面展现出巨大潜力，其非线性拟合能力可以有效地处理多因素间的复杂交互作用。这一研究对于提升稀土熔盐电解过程的控制精度和效率具有重要意义，同时也为其他类似领域的数据建模和预测提供了参考。
