基于人工神经网络的半连续式混合厌氧消化产气量预测

• 作者: 张文阳 张良均 赖夏颉 陈俊德
• 来源期刊: 环境工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 混合厌氧消化 半连续 BP神经网络 模糊神经网络 产气预测模型
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 固体废物处置
• 页码范围: 459-463
• 分类号: X712|TP183
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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
2	张良均		9	40	4.0	6.0
3	赖夏颉	西南交通大学地球科学与环境工程学院	3	15	3.0	3.0
4	陈俊德		1	6	1.0	1.0