基于PLS-LSSVM的谷氨酸发酵产物浓度预测建模

• 作者: 潘丰 郑蓉建
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 谷氨酸 发酵 预测 偏最小二乘 最小二乘向量机 反应动力学 模型简化
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 976-983
• 页数: 8页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20161533

摘要

针对谷氨酸发酵过程关键生化参数难以在线检测给发酵优化控制带来困难问题,基于谷氨酸5 L发酵罐发酵过程,建立基于偏最小二乘(PLS)和最小二乘向量机(LSSVM)相结合的谷氨酸浓度预测模型;利用PLS对输入变量进行特征提取降低维数和消除相关性,以简化模型和提高模型精度.为确定谷氨酸发酵最佳预测模型,简化后的预测模型与发酵动力学模型进行比较;实验结果表明,简化后的耦合模拟退火(coupled simulated annealing,CSA)对参数进行优化的LSSVM模型具有最好预测性能,相对PLS预测模型和发酵动力学模型具有明显优势,均方根误差分别为1.597、8.49和2.934,可以为谷氨酸发酵过程操作及时调整及优化控制提供有效指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘丰	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	203	1133	16.0	23.0
2	郑蓉建	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	10	15	2.0	3.0