本文選題：沼氣工程 + 厭氧發(fā)酵�。� 參考：《環(huán)境工程學(xué)報》2016年10期

【摘要】：為準(zhǔn)確預(yù)測大中型沼氣工程日產(chǎn)氣量,采用改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,引入動量和自適應(yīng)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率,根據(jù)厭氧發(fā)酵機(jī)理以及實際工程運(yùn)行狀況,建立以溫度、TS濃度以及pH值作為輸入層節(jié)點,沼氣日產(chǎn)氣量為輸出層節(jié)點的預(yù)測模型。利用實驗獲取的150組數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練樣本和測試樣本,通過Matlab軟件進(jìn)行仿真,結(jié)果表明,改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對沼氣的日產(chǎn)氣量具有良好的預(yù)測能力,建立的沼氣日產(chǎn)氣量預(yù)測模型不僅收斂速度快而且精度高,150組數(shù)據(jù)的平均預(yù)測準(zhǔn)確率為84.02%。
[Abstract]:In order to accurately predict the daily gas production of large and medium-sized biogas projects, an improved BP neural network algorithm was used to introduce momentum and adaptive learning rate, according to the anaerobic fermentation mechanism and the actual engineering operation situation. A prediction model with temperature TS concentration and pH value as input layer node and biogas daily gas production as output layer node was established. Using the 150 groups of experimental data as the training and test samples of the model, the simulation results show that the improved BP neural network has a good ability to predict the daily gas production of biogas by using the Matlab software, and the simulation results show that the improved BP neural network has a good ability to predict the daily gas production of biogas. The prediction model of biogas daily gas production not only converges fast but also has high accuracy. The average prediction accuracy of 150 groups of data is 84.02.
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;南京綠鼎新能源有限公司;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金(青年基金)資助項目(BK20130696) 世界銀行項目(A2-B10-CS-2009-001)
【分類號】：S216.4;X713

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本文編號：1850283