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厌氧消化产气预测模型研究进展

四川环境 2018年第2期37卷 161-166页

作者：黄小英黄涛彭道平刘轶鋆张毅博西南交通大学地球科学与环境工程学院成都611756

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... 详细信息

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。

关键词：厌氧消化产气预测模型人工神经网络

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基于原料组分的能源草厌氧发酵产气预测模型

新能源进展 2016年第2期4卷 100-104页

作者：胡克勤李连华孙永明孔晓英张毅袁振宏中国科学院广州能源研究所中国科学院可再生能源重点实验室广州510640 中国科学院大学北京100049

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... 详细信息

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。

关键词：能源草厌氧发酵线性回归分析产气预测模型

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

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四川环境 2012年第3期31卷 111-115页

作者：周红艳张文阳李娜西南交通大学地球科学与环境工程学院成都610031

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... 详细信息

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。

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

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

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环境工程学报 2013年第2期7卷 747-752页

作者：张文阳张良均李娜周红艳西南交通大学地球科学与环境工程学院成都610031 广州太普软件科技有限公司广州510665

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%... 详细信息

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。

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

基于人工神经网络的半连续式混合厌氧消化产气量预测

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环境工程学报 2015年第1期9卷 459-463页

作者：赖夏颉张文阳张良均陈俊德西南交通大学地球科学与环境工程学院成都611756 广州太普软件科技有限公司广州510665

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... 详细信息

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。

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

基于数据挖掘和人工神经网络的厌氧产气模型构建

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中国给水排水 2019年第1期35卷 77-81页

作者：温沁雪李奕芯杨硕党宁甘硕儒李慧莉陈志强哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室黑龙江哈尔滨150090 中国建筑西南设计研究院有限公司四川成都610041 兰州理工大学土木工程学院甘肃兰州730050

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... 详细信息

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。

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