基于改进BP神经网络的厌氧发酵产气量预测模型

花亚梅; 赵贤林; 王效华; 滕昆辰

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基于改进BP神经网络的厌氧发酵产气量预测模型

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为准确预测大中型沼气工程日产气量,采用改进BP神经网络算法,引入动量和自适应调节学习率,根据厌氧发酵机理以及实际工程运行状况,建立以温度、TS浓度以及pH值作为输入层节点,沼气日产气量为输出层节点的预测模型。利用实验获取的150组数据作为模型的训练样本和测试样本,通过Matlab软件进行仿真,结果表明,改进的BP神经网络对沼气的日产气量具有良好的预测能力,建立的沼气日产气量预测模型不仅收敛速度快而且精度高,150组数据的平均预测准确率为84.02%。

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来源
《环境工程学报》 |2016年第10期|5951-5956|共6页
作者
花亚梅; 赵贤林; 王效华; 滕昆辰;
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作者单位

南京农业大学工学院;

南京210031;

南京绿鼎新能源有限公司;

南京211800;

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正文语种 chi
中图分类固体废物的处理与利用;
关键词
沼气工程; 厌氧发酵; 动量; 自适应学习率; 产气量;

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