微生物连续发酵系统参数辨识与优化算法

• 作者: 冯恩民 刘重阳 叶剑雄 沈邦玉
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 数学模型 参数辨识 PSO算法 连续发酵
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 应用数学
• 页码范围: 150-156
• 页数: 7页
• 分类号: O175.14
• 语种: 中文

摘要

考虑3-HPA对细胞生长的抑制作用和底物与产物的跨膜运输方式,建立了能更好描述微生物连续发酵过程的新的数学模型,以计算值与实验稳态数据之间的平均相对误差为优化目标,以多个动力系统为状态约束,建立了参数辨识模型,证明了该辨识模型的参数可辨识性,并构造了改进的粒子群（PSO）算法求解该辨识模型.数值结果表明该新的动力学模型能更好地描述实际微生物连续发酵过程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯恩民		146	1211	19.0	26.0
2	刘重阳		6	24	3.0	4.0
3	沈邦玉		1	0	0.0	0.0
4	叶剑雄		1	0	0.0	0.0