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
Prediction of Gas Production of Anaerobic Co-digestion Using Multiple Regression and BP Artificial Neural Network Model作者机构：西南交通大学地球科学与环境工程学院成都610031
出 版 物：《四川环境》 (Sichuan Environment)
年 卷 期：2012年第31卷第3期
页 面：111-115页
学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学]
主 题：多元回归 BP人工神经网络 混合厌氧消化 产气预测模型
摘 要：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。
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