本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工瘤胃發(fā)酵甲烷與揮發(fā)性脂肪酸產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)》 2015年

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工瘤胃發(fā)酵甲烷與揮發(fā)性脂肪酸產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型研究

董瑞蘭  

【摘要】：人為因素導(dǎo)致溫室氣體甲烷(CH4)和二氧化碳(CO2)的排放量增加,這不僅造成了大氣溫室效應(yīng)還加劇了全球氣候變暖。反芻動(dòng)物瘤胃微生物的厭氧發(fā)酵產(chǎn)物也是溫室氣體CH4和CO2的重要農(nóng)業(yè)來(lái)源之一,造成了動(dòng)物能量的損失和能量利用率的下降。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)反芻動(dòng)物瘤胃發(fā)酵產(chǎn)生的溫室氣體是評(píng)估溫室效應(yīng)的基礎(chǔ)。本論文通過(guò)以下四個(gè)試驗(yàn)研究了瘤胃CH4、CO2和揮發(fā)性脂肪酸(VFA)產(chǎn)量與飼料營(yíng)養(yǎng)成分之間的關(guān)系,分別建立了肉牛CH4和CO2的排放以及瘤胃發(fā)酵VFA產(chǎn)量的預(yù)測(cè)模型,同時(shí)對(duì)所建立模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行了測(cè)試。通過(guò)比較傳統(tǒng)回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,闡明了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)瘤胃CH4、CO2和VFA產(chǎn)量的可行性,并提出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型。 試驗(yàn)一建立了2個(gè)肉牛典型混合飼料數(shù)據(jù)庫(kù),第1個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)為建模集數(shù)據(jù)庫(kù),用于數(shù)據(jù)建模,配制了45種精粗比分別為10：90、20：80、30：70、40：60和50：50的混合飼料(每個(gè)精粗比含9種混合飼料),第2個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)為測(cè)試集數(shù)據(jù)庫(kù),配制了10種與建模集數(shù)據(jù)庫(kù)相同精粗比例的混合飼料(每個(gè)精粗比含2種混合飼料)。用Menke和Steingass體外產(chǎn)氣技術(shù)測(cè)定混合飼料體外發(fā)酵48h的氣體和VFA,并用氣相色譜儀分析體外發(fā)酵的CH4、CO2和VFA產(chǎn)量。 試驗(yàn)二通過(guò)多元回歸法分析了混合飼料CNCPS碳水化合物組分CA(糖)、CB1(淀粉和果膠)和CB2(可利用纖維)與人工瘤胃發(fā)酵的CH4產(chǎn)量之間的相關(guān)關(guān)系,證明了用CNCPS碳水化合物組分預(yù)測(cè)瘤胃CH4的可行性。本試驗(yàn)采用試驗(yàn)一的2個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),建模集數(shù)據(jù)庫(kù)包括45種肉牛混合飼料的CH4產(chǎn)量與CNCPS碳水化合物組分,用于多元回歸方程的建立；測(cè)試集數(shù)據(jù)庫(kù)包括10種混合飼料的CNCPS碳水化合物組分,用于多元回歸方程的測(cè)試。結(jié)果表明,混合飼料CNSPS碳水化合物組分(g)如CA、CB1和CB2與混合飼料體外發(fā)酵的CH4產(chǎn)量(mL)之間存在顯著的多元線性關(guān)系：CH4=(89.16±14.93)CA+(124.10±13.90)CB1+(30.58±11.72)CB2+(3.28±7.19),R2=0.81,P0.000],n=45。通過(guò)測(cè)試集日糧對(duì)該模型進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明,CNCPS碳水化合物組分CA、CB1和CB2是合適的日糧輸入變量,能用于瘤胃發(fā)酵CH4產(chǎn)量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。 試驗(yàn)三旨在研究用含有輸入層、隱含層和輸出層的三層反向傳播(BP,back propagation)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模預(yù)測(cè)肉牛混合飼料體外發(fā)酵CH4產(chǎn)量的可行性和準(zhǔn)確性。本試驗(yàn)采用試驗(yàn)一的2個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),建模集數(shù)據(jù)庫(kù)用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,包括45種肉牛混合飼料體外發(fā)酵的CH4、CO2、總產(chǎn)氣量以及混合飼料的CNCPS碳水化合物組分；測(cè)試集數(shù)據(jù)庫(kù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試,包括10種混合飼料的CNCPS碳水化合物組分。通過(guò)比較由1-16個(gè)隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)和不同輸出層變量構(gòu)成的不同BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能,確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳結(jié)構(gòu)。經(jīng)測(cè)試集數(shù)據(jù)庫(kù)檢驗(yàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn),由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的瘤胃CH4、CO2和總產(chǎn)氣量與其實(shí)測(cè)值之間經(jīng)配對(duì)t-檢驗(yàn)分析差異不顯著(P0.05)。一元線性相關(guān)分析結(jié)果顯示其決定系數(shù)(R2)分別為0.95、0.97和0.92,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的均方根預(yù)測(cè)誤差(RMSPE)分別為3.89%、2.95%和4.23%。與多元回歸方程相比,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測(cè)CO2和總產(chǎn)氣量時(shí)準(zhǔn)確性均有提高,但在預(yù)測(cè)體外發(fā)酵CH4產(chǎn)量方面準(zhǔn)確性相似。結(jié)果表明,基于CNCPS碳水化合物組分用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確、可靠地預(yù)測(cè)肉牛混合飼料體外發(fā)酵的CH4、CO2和總產(chǎn)氣量。 試驗(yàn)四是以CNCPS碳水化合物組分為基礎(chǔ)建立預(yù)測(cè)瘤胃VFA產(chǎn)量的多元線性回歸模型(MLR, Multiple linear regression)和三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(BP3, Three-layer Levenberg-Marquart back propagation),并比較兩模型的預(yù)測(cè)性能。研究采用試驗(yàn)一的2個(gè)混合飼料數(shù)據(jù)庫(kù),其中建模集數(shù)據(jù)庫(kù)包含精粗比分別為10：90、20：80、30：70、40：60和50：50的45種肉牛典型混合飼料體外發(fā)酵的VFA產(chǎn)量以及CNCPS碳水化合物組分,用于數(shù)據(jù)建模；測(cè)試集數(shù)據(jù)庫(kù)用于模型的測(cè)試,包含與建模集數(shù)據(jù)庫(kù)相同精粗比的10種混合飼料的CNCPS碳水化合物組分。通過(guò)以下三種方式比較MLR和BP3模型的預(yù)測(cè)性能,包括配對(duì)t-檢驗(yàn)、預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值之間的決定系數(shù)(R2)及均方根預(yù)測(cè)誤差(RMSPE)。統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明,VFA產(chǎn)量(mmol)與混合飼料CNCPS碳水化合物組分(g) CA、CB1和CB2之間存在顯著的多元線性關(guān)系。與MLR模型相比,BP3模型能更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)瘤胃乙酸、丙酸和總VFA產(chǎn)量,但在預(yù)測(cè)丁酸產(chǎn)量方面二者結(jié)果相似。試驗(yàn)表明以混合飼料的CNCPS碳水化合物組分CA、CB1和CB2為日糧輸入變量,用MLR和BP3模型均適合預(yù)測(cè)混合飼料體外發(fā)酵的VFA產(chǎn)量,但是BP3模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性更高。 綜上,本論文通過(guò)一系列試驗(yàn)研究表明,CNCPS碳水化合物組分CA、CB1和CB2是合適的日糧輸入變量,能準(zhǔn)確用于瘤胃CH4、CO2和VIA產(chǎn)量的預(yù)測(cè)。MLR和BP3模型均適合預(yù)測(cè)混合飼料體外發(fā)酶的CH4、CO2和VFA產(chǎn)量,但是BP3模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性更高。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP183;S816
【目錄】：

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7 路家強(qiáng);黎志成;;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃評(píng)價(jià)[A];第七屆計(jì)算機(jī)模擬與信息技術(shù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

8 任培順;劉云霞;;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷方面應(yīng)用與發(fā)展[A];第十一屆全國(guó)煤礦自動(dòng)化學(xué)術(shù)年會(huì)論文專輯[C];2001年

9 邱炳文;周勇;李學(xué)垣;;改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在湖泊富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)中的應(yīng)用——以武漢市南湖為例[A];第六屆全國(guó)計(jì)算機(jī)應(yīng)用聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2002年

10 易軍;許忠保;劉小鵬;;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的工程應(yīng)用與展望[A];湖北省機(jī)械工程學(xué)會(huì)機(jī)械設(shè)計(jì)與傳動(dòng)專業(yè)委員會(huì)第十五屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（一）[C];2007年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

1 苑希民（中國(guó)水利水電科學(xué)研究院決策支持技術(shù)研究室 主任） 李彥彬 徐建新（華北水利水電學(xué)院） 李鴻雁（北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院） 苑韶峰 呂軍（浙江大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院）;[N];中國(guó)水利報(bào);2005年

2 胡性慧　王唯赫 楊騰;[N];中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)報(bào);2010年

3 本報(bào)記者 靖九江 采寫;[N];中國(guó)醫(yī)藥報(bào);2005年

4 記者靖九江;[N];中國(guó)醫(yī)藥報(bào);2005年

5 記者 周前進(jìn);[N];健康報(bào);2000年

6 徐會(huì)川;[N];電腦報(bào);2003年

7 張東方;沙明;楊松松;[N];中國(guó)醫(yī)藥報(bào);2003年

8 葉平安;[N];電腦報(bào);2014年

9 賈俊濤 梁成珠 郭強(qiáng);[N];中國(guó)國(guó)門時(shí)報(bào);2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張瑞林;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在紡織中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2001年

2 張治國(guó);人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在地學(xué)中的應(yīng)用研究[D];吉林大學(xué);2006年

3 袁泉;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)復(fù)雜性研究[D];華中科技大學(xué);2010年

4 竇英;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—近紅外光譜法用于藥物無(wú)損非破壞定量分析的研究[D];吉林大學(xué);2006年

5 白艷萍;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在組合優(yōu)化與信息處理中的應(yīng)用[D];中北大學(xué);2005年

6 王玲;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水文過(guò)程模擬研究[D];河海大學(xué);2002年

7 闞丹鋒;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化工物性定量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D];北京化工大學(xué);1992年

8 伭煒;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合智能系統(tǒng)研究及應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

9 尚永輝;主—客體分子間相互作用的光電分析及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)估研究[D];西北大學(xué);2011年

10 董學(xué)育;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法在電站中的應(yīng)用研究[D];東南大學(xué);2001年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 黃俊;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊接材料設(shè)計(jì)[D];南京理工大學(xué);2002年

2 陳俊;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游需求預(yù)測(cè)[D];昆明理工大學(xué);2006年

3 于海華;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與煤發(fā)熱量的測(cè)量[D];黑龍江大學(xué);2003年

4 侯哲哲;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[D];河北工業(yè)大學(xué);2003年

5 李雙;雙組分混合體系中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法的研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2010年

6 辜濤;基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能倉(cāng)儲(chǔ)智能品質(zhì)評(píng)價(jià)[D];北京交通大學(xué);2012年

7 盧海;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冰情預(yù)測(cè)研究[D];天津大學(xué);2007年

8 張碩;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高光譜礦物識(shí)別中的應(yīng)用與研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）;2008年

9 孟嘉偉;基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)評(píng)價(jià)模型[D];天津大學(xué);2010年

10 趙一寧;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在船體結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)中的應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2002年

  本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工瘤胃發(fā)酵甲烷與揮發(fā)性脂肪酸產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：233611