計(jì)及改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的沼氣產(chǎn)量軟測(cè)量預(yù)測(cè)模型

摘要： 為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)大中型沼氣工程的日產(chǎn)氣量，提出一種利用基于PSO-BP模型的軟測(cè)量方法。首先，依托軟測(cè)量技術(shù)選取參數(shù)；其次，以進(jìn)料量、發(fā)酵溫度、液位、罐內(nèi)液壓等參數(shù)作為輸入量，沼氣日產(chǎn)量為輸出量進(jìn)行模型建立。在此基礎(chǔ)上，使用線性降低權(quán)重系數(shù)法和引入變異算子對(duì)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)，并對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化來提高模型性能。通過實(shí)驗(yàn)比較改進(jìn)PSO-BP模型、傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及遺傳算法優(yōu)化... （共8頁(yè)）