基于BP神经网络的堆肥物料抗剪强度预测模型

• 作者: 李加文 李成杰 李海漪 杨非 王涛 邢家乐
• 来源期刊: 中国给水排水
• 学科: 工学
• 关键词: 污泥堆肥 抗剪强度 BP神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 技术总结
• 页码范围: 108-113
• 页数: 6页
• 分类号: TU992
• 语种: 中文

摘要

针对目前传统方式采集堆肥物料抗剪强度数据过程中环境恶劣、数据采集困难、试验误差大等问题,提出一种基于BP神经网络的抗剪强度预测模型.通过现场试验得到堆肥物料抗剪强度和堆体高度、温度、含水率、密度等参数共39组有效数据,以其中35组作为训练样本,其余4组用于评价模型的预测性能.结果 表明,该模型预测值与实测值的平均误差为11.35％,基于BP神经网络的抗剪强度预测模型具有较高的预测精度,为抗剪强度的预测提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王涛		39	235	10.0	12.0
2	李加文		8	5	1.0	2.0
3	杨非		7	10	2.0	3.0
4	邢家乐		2	0	0.0	0.0
5	李成杰		2	0	0.0	0.0
6	李海漪		2	0	0.0	0.0