|
|||||
|
|
| 运用神经网络分析电流测定堆肥系统中的对苯二酚 | |
| 引用本文： | 李文卫,章毅,李旭东.运用神经网络分析电流测定堆肥系统中的对苯二酚[J].环境科学,2008,29(9):2678-2683. |
| 作者姓名： | 李文卫 章毅 李旭东 |
| 作者单位： | 1. 中国科学院成都生物研究所,成都,610041;中国科学院研究生院,北京,100049 2. 湖南大学环境科学与工程学院,长沙,410082 3. 中国科学院成都生物研究所,成都,610041 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)，中国科学院知识创新工程项目 |
| 摘 要： | 针对生物传感器检测堆肥系统中对苯二酚时存在的检测范围较小和检测精度不高等问题,在分析漆酶生物传感器检测电流信号的基础上,以传感器响应电流为输入变量,以对苯二酚浓度为输出变量,建立了神经网络(ANN)模型,对网络进行了优化,确定了最佳的网络参数(最佳隐含层神经元数为7,最佳输入层神经元数为5,最优的传递函数组合为Tansig-Logsig,最优的算法为Levenberg-Marquardt算法),并将模型预测性能同非线性回归(NR)模型进行了比较.NR的RMSE(均方根误差)为14.441 9 ìmol/L,预测值与实测浓度之间的相关系数为0.994 4;与之相比,ANN的RMSE达到4.444 2ìmol/L,预测值与实测浓度的相关系数为0.9996,预测性能明显优于NR.对苯二酚的检测范围达到0.015～450ìmol/L,在现有水平上进一步扩大了检测范围同时提高了检测精度. |
| 关 键 词： | 神经网络 生物传感器 对苯二酚 堆肥 回归模型 |
| 收稿时间： | 2007/9/27 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2007/12/10 0:00:00 |
Amperometric Determination of Hydroquinone in Compost System Using Artificial Neural Networks |
|
| LI Wen-wei,ZHANG Yi,LI Xu-dong.Amperometric Determination of Hydroquinone in Compost System Using Artificial Neural Networks[J].Chinese Journal of Environmental Science,2008,29(9):2678-2683. | |
| Authors: | LI Wen-wei ZHANG Yi LI Xu-dong |
| Abstract: | |
| Keywords: | artificial neural network biosensor hydroquinone compost regression model |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《环境科学》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《环境科学》下载免费的PDF全文 | |