基于MIV-Elman神经网络的海洋生物酶发酵软测量

• 作者: 刘骏 孙丽娜 邓玲黎 黄永红
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 平均影响值 Elman神经网络 关键生物参数 软测量
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 128-130,135
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 2816字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2018)12-0128-03

摘要

针对海洋生物酶发酵过程关键生物参数(基质浓度、菌体浓度、产物浓度)难以在线测量的问题,根据其发酵过程特征,采用平均影响值(MIV)和Elman动态回归神经网络相结合的方法,结合Elman神经网络并应用MIV方法进行变量筛选,找到对关键生物参数有较大影响的输入变量,将这些输入变量作为Elman神经网络的输入,关键生物参数作为Elman神经网络的输出,进而建立了基于MIV-Elman神经网络的软测量模型.以典型的海洋生物酶—海洋蛋白酶为研究对象,利用其实验数据,验证了基于MIV-Elman神经网络软测量模型在关键生物参数预测中的可行性,通过与Elman神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、反向传播(BP)神经网络对比表明,MIV-Elman神经网络软测量模型预测性能优于以上3种模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄永红	江苏大学电气信息工程学院	121	1023	18.0	25.0
2	邓玲黎	苏州工业园区职业技术学院机电工程系	14	60	4.0	7.0
3	孙丽娜	苏州工业园区职业技术学院机电工程系	13	17	3.0	3.0
4	刘骏	苏州工业园区职业技术学院机电工程系	4	6	2.0	2.0