基于Elman神经网络的秸秆成型燃料热值的预测

利用Matlab软件建立Elman神经网络的热值预测模型。该模型在学习中确定了玉米秸秆的热值与其纤维素、半纤维素和木质素质量分数之间的非线性关系。模型利用玉米秸秆中纤维素、半纤维素和木质素的质量分数作为输入,预测出玉米秸秆的热值。以秸秆的热值为因变量,秸秆的纤维素、半纤维素和木质素的质量分数为自变量,用训练组的数据建立线性回归模型。对线性回归模型与Elman神经网络模型的预测结果进行对比。线性回归模型预测值与实际值之间存在较大相对误差,而Elman神经网络模型预测值与实际热值的相对误差较小,最大相对误差为3. 5%,并且平均相对误差小于2%,线性回归模型预测效果远不如Elman神经网络模型预测效果。