基于数据挖掘和人工神经网络的厌氧产气模型构建

为模拟厌氧产甲烷规律,以稳定运行的猪粪秸秆厌氧共消化反应器为基础,应用数据挖掘技术对反应器的运行数据进行预处理,并应用人工神经网络建立猪粪秸秆厌氧共消化产气预测模型。利用SPSS中的聚类分析和相关性分析,确定模型的输入、输出个数分别为5和1,利用试凑法确定模型隐藏层个数为9。确定模型拓扑结构后,应用标准BP算法和动量-自适应学习速率算法训练模型,结果表明动量-自适应学习速率算法有更好的训练效果。同时,对模型的性能进行验证发现,该模型的性能较好,说明厌氧消化产气预测模型具有一定的适用性。