基于人工神经网络的联合厌氧消化产气预测模型

摘要

有机固体废物厌氧消化为非均相体系,预警调控对系统的稳定运行非常重要.为了准确预测负荷跨越式提升的联合厌氧消化体系的日产气量,利用灰色关联分析方法量化了厌氧消化体系中常见因素间的关联度,评估了厌氧消化体系的复杂程度,构建了反向传播(back propagation,BP)神经网络对日产气量进行预测.结果表明,各指标间的灰色关联度均大于0.7,表明厌氧消化体系中各参数之间关系的高度的关联性和复杂性.利用试验获取的148组数据作为BP神经网络的训练集和测试集,构建的BP神经网络精度较高,对148组样本数据的平均预测准确率达到99.17％,对日产气量具有较好的预测能力.