基于GA-BP神经网络的餐厨垃圾合成PHA工艺产量预测
Environmental Engineering（2022）
Abstract
为了预估混合底物碳源条件下活性污泥PHA合成产量预测的准确度,通过引入遗传算法对BP人工神经网络的权值和阈值进行优选,建立基于GA-BP神经网络的餐厨垃圾合成PHA工艺产量预测模型.以餐厨垃圾发酵液为底物碳源,利用活性污泥在ADD模式下进行PHA合成.以实验数据为基础训练神经网络模型,通过实测数据与模型预测数据之间的对比,验证了人工神经网络预测模型的精确度,并对长期PHA合成能力进行了预测.结论表明:基于遗传算法改进的GA-BP网络模型表现出比传统BP神经网络模型更佳的预测准确度,为评估混合菌群PHA最大合成产量的长期发展趋势,确定合理富集时长探索了可行方法.
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