基于人工神经网络的半连续式混合厌氧消化产气量预测

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.     

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

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。