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基于原料组分的能源草厌氧发酵产气预测模型 被引量：5
1
作者 胡克勤 李连华 +3 位作者 孙永明 孔晓英 张毅 袁振宏 《新能源进展》 2016年第2期100-104,共5页
基于原料的组分,运用线性回归的方法建立能源草厌氧发酵产气预测模型。以巴西象草、华南象草、矮象草、台牧B和七种不同月份收割的杂交狼尾草为样本,以组分C含量、N含量、C/N、纤维素含量、半纤维素含量以及木质素含量为自变量,以该能... 基于原料的组分,运用线性回归的方法建立能源草厌氧发酵产气预测模型。以巴西象草、华南象草、矮象草、台牧B和七种不同月份收割的杂交狼尾草为样本,以组分C含量、N含量、C/N、纤维素含量、半纤维素含量以及木质素含量为自变量,以该能源草的累计产气率为因变量。一元线性分析结果显示,C元素含量、半纤维素含量和累积产气率之间的显著相关性较弱(R2=0.02,R2=0.03);C/N、纤维素含量与产气率之间有一定的显著相关性(R2=0.37,R2=0.313);N元素含量、木质纤维素含量和产气率之间的显著相关性较好(R2=0.461,R2=0.51)。通过多元线性回归分析,得出了两个置信度较高、相关性显著和误差较小的模型(R2=0.779,R2=0.783),并通过曲线拟合和标准误差计算,分析了模型的准确性,证实模型可靠。 展开更多
关键词 能源草 厌氧发酵 线性回归分析 产气预测模型
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厌氧消化产气预测模型研究进展 被引量：3
2
作者 黄小英 黄涛 +2 位作者 彭道平 刘轶鋆 张毅博 《四川环境》 2018年第2期161-166,共6页
综述了厌氧消化产气预测模型的研究现状,通过论述线性回归模型、动力学模型、人工神经网络模型的应用研究进展及存在问题,并重点介绍人工神经网络产气预测模型,对其发展趋势进行展望,以期为今后产气预测模型的选择提供指导,为模型在实... 综述了厌氧消化产气预测模型的研究现状,通过论述线性回归模型、动力学模型、人工神经网络模型的应用研究进展及存在问题,并重点介绍人工神经网络产气预测模型,对其发展趋势进行展望,以期为今后产气预测模型的选择提供指导,为模型在实际工程中的应用提供依据。 展开更多
关键词 厌氧消化 产气预测模型 人工神经网络
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多元回归和BP人工神经网络模型对混合厌氧消化产气量的预测研究 被引量：3
3
作者 周红艳 张文阳 李娜 《四川环境》 2012年第3期111-115,共5页
在中温且控制pH值条件下,对脂肪类单基质和城市污水厂剩余污泥进行混合厌氧消化试验。基于多元回归原理和BP人工神经网络原理,对其建立产气量预测模型。由实验数据计算得出:两个阶段多元回归模型的预测平均准确率分别为75.69%和79.29%;B... 在中温且控制pH值条件下,对脂肪类单基质和城市污水厂剩余污泥进行混合厌氧消化试验。基于多元回归原理和BP人工神经网络原理,对其建立产气量预测模型。由实验数据计算得出:两个阶段多元回归模型的预测平均准确率分别为75.69%和79.29%;BP神经网络模型的预测平均准确率为79.05%。通过对比两种模型的预测结果可知,两种模型都有较高的预测准确率,但BP模型的预测准确率更高,更适用于混合厌氧消化产气量预测。 展开更多
关键词 多元回归 BP人工神经网络 混合厌氧消化 产气预测模型
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基于数据挖掘和人工神经网络的厌氧产气模型构建 被引量：4
4
作者 温沁雪 李奕芯 +4 位作者 杨硕 党宁 甘硕儒 李慧莉 陈志强 《中国给水排水》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期77-81,共5页
为模拟厌氧产甲烷规律,以稳定运行的猪粪秸秆厌氧共消化反应器为基础,应用数据挖掘技术对反应器的运行数据进行预处理,并应用人工神经网络建立猪粪秸秆厌氧共消化产气预测模型。利用SPSS中的聚类分析和相关性分析,确定模型的输入、输出... 为模拟厌氧产甲烷规律,以稳定运行的猪粪秸秆厌氧共消化反应器为基础,应用数据挖掘技术对反应器的运行数据进行预处理,并应用人工神经网络建立猪粪秸秆厌氧共消化产气预测模型。利用SPSS中的聚类分析和相关性分析,确定模型的输入、输出个数分别为5和1,利用试凑法确定模型隐藏层个数为9。确定模型拓扑结构后,应用标准BP算法和动量-自适应学习速率算法训练模型,结果表明动量-自适应学习速率算法有更好的训练效果。同时,对模型的性能进行验证发现,该模型的性能较好,说明厌氧消化产气预测模型具有一定的适用性。 展开更多
关键词 厌氧共消化 人工神经网络 数据挖掘 猪粪 秸秆 产气预测模型
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多元回归和BP人工神经网络在预测混合厌氧消化产气量过程中的应用比较 被引量：14
5
作者 张文阳 张良均 +1 位作者 李娜 周红艳 《环境工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期747-752,共6页
对脂肪类单基质和城市污水厂剩余污泥混合厌氧消化过程的产气阶段进行基于多元回归和BP人工神经网络的产气量预测模型比较研究。实验数据分别取自反应过程的第1～16天和第17～70天。结果表明:多元回归模型的预测平均准确率分别为75.69%... 对脂肪类单基质和城市污水厂剩余污泥混合厌氧消化过程的产气阶段进行基于多元回归和BP人工神经网络的产气量预测模型比较研究。实验数据分别取自反应过程的第1～16天和第17～70天。结果表明:多元回归模型的预测平均准确率分别为75.69%和79.29%;BP神经网络模型的预测平均准确率为79.05%。通过对比2种模型的预测结果可知,两种模型都有较高的预测准确率,但BP模型的预测准确率更高,更适用于混合厌氧消化产气量预测。 展开更多
关键词 多元回归 BP人工神经网络 混合厌氧消化 产气预测模型
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基于人工神经网络的半连续式混合厌氧消化产气量预测 被引量：5
6
作者 赖夏颉 张文阳 +1 位作者 张良均 陈俊德 《环境工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期459-463,共5页
研究采用BP神经网络和模糊神经网络(FNN)模型对逐步提高有机负荷的半连续式餐厨垃圾和猪粪混合厌氧消化试验进行日产气量预测。结果表明,BP神经网络模型的预测准确率为77.63%,FNN模型为82.33%,2种模型均可用于产气预测,但FNN模型在传统... 研究采用BP神经网络和模糊神经网络(FNN)模型对逐步提高有机负荷的半连续式餐厨垃圾和猪粪混合厌氧消化试验进行日产气量预测。结果表明,BP神经网络模型的预测准确率为77.63%,FNN模型为82.33%,2种模型均可用于产气预测,但FNN模型在传统神经网络模型基础上加入了模糊控制,可提高其准确率,更适用于混合厌氧消化产气量预测。 展开更多
关键词 混合厌氧消化 半连续 BP神经网络 模糊神经网络 产气预测模型
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