基于新陈代谢无偏灰色神经网络的水质预测模型

针对水质参数样本数据少且非线性的特点,建立了新陈代谢无偏GM(1,1)与BP神经网络的组合预测模型,将通过新陈代谢无偏GM(1, 1)模型得到的数据集作为BP神经网络的输入,原始序列作为神经网络的期望输出,训练得到最佳BP神经网络。将该组合模型应用于乐山岷江大桥断面溶解氧浓度的预测,结果表明,相对误差均在3%以下,与传统灰色神经网络水质预测模型相比,该模型具有实时性及预测精度更高的优点。     

巴戟天药渣中多糖的提取工艺研究

巴戟天废弃药渣含有丰富的多糖,故此研究巴戟天药渣中多糖热水提取的最佳工艺条件,为巴戟天废弃药渣的综合利用提供依据。以多糖得率为指标,通过单因素实验研究4个因素:提取温度、提取时间、料液比、提取次数对巴戟天药渣中多糖提取效率的影响。在单因素实验的基础上,通过正交试验对巴戟天热水提取工艺条件进行优化。结果表明,提取温度及提取次数是影响巴戟天多糖提取效率的关键因素,料液比及提取时间是次要因素。最佳工艺条件为:巴戟天药渣在100℃水浴中用7倍量的蒸馏水提取2次,每次1 h,在此条件下,巴戟天多糖的得率为15.67%。该工艺条件可重复,多糖得率较高。