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基于新型BP神经网络的沼气生产预测

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为了提高BP神经网络预测模型对沼气生产预测的准确性,提出了一种基于新型BP神经网络建模的沼气生产预测方法.在原有方法中引入一种新的功能函数,它优化了传统算法,不仅克服数据量少的问题,而且,与传统BP神经网络相比,拟合精度有了一定的提高.混合配比的原料相较于单一原料产气速率高,但是配比的不同也会相对应的影响产气量,目前甲烷生产企业原料的盲目配比导致了低效益生产.仿真结果表明,本文所述方法对沼气生产过程的预测具有精度高、非线性拟和能力强等优点,克服了低效益生产,可实现相同原料种类下不同配比的沼气企业效益提前精确预测,可广泛应用.
Biogas production prediction method based on novel BP neural network modeling

鲍敏、杨世品、李丽娟

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南京工业大学电气工程与控制科学学院,江苏省南京市,211816

新型BP神经网络 模型预测控制 沼气生产预测 动态仿真

国家自然科学基金国家自然科学基金江苏省自然科学基金面上项目

6140319061873121BK201801376

2019

计算机与应用化学
中国科学院过程工程研究所

计算机与应用化学

CSTPCD北大核心
影响因子：0.386
ISSN：1001-4160
年,卷(期)：2019.36(4)
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