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

• 作者: 周红艳 张文阳 张良均 李娜
• 来源期刊: 环境工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 多元回归 BP人工神经网络 混合厌氧消化 产气预测模型
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 固体废物处置
• 页码范围: 747-752
• 分类号: X712.3
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李娜	西南交通大学地球科学与环境工程学院	52	430	10.0	20.0
2	张文阳	西南交通大学地球科学与环境工程学院	23	172	9.0	11.0
3	张良均		9	40	4.0	6.0
4	周红艳	西南交通大学地球科学与环境工程学院	4	30	3.0	4.0