Revista de ingeniería química y tecnología de procesos
Acceso abierto

abstracto

Predicción de las viscosidades de los sistemas acuosos de dos fases que contienen proteínas mediante una red neuronal artificial

Selvaraj Raja, Varadavenkatesan Thivaharan, Vinayagam Ramesh y Vytla Ramachandra Murty

Las viscosidades de los sistemas acuosos de dos fases que contienen albúmina sérica bovina (BSA) se predijeron mediante una red neuronal artificial (ANN) en función de la concentración de poli -etilenglicol (PEG), concentración de BSA y temperatura. Se desarrolló una red neuronal de avance de tres capas basada en el algoritmo Levenberg-Marquardt (LM) que constaba de tres neuronas de entrada, 10 neuronas ocultas y una neurona de salida (3:10:1). Los parámetros de rendimiento se calcularon y compararon con el modelo empírico convencional de Grunberg-Nissan. Los valores satisfactorios sugieren que el modelo ANN propuesto tiene la capacidad de predecir la viscosidad de una mejor manera que el modelo empírico convencional.