基于BP神经网络L-M算法的生物柴油成本预测

摘要：

采用生物柴油工业化生产经济成本分析的相关论文数据,对论文的数据进行了收集整理,从原料、催化剂、工厂产能、甘油置信度等方面进行了详细分析.引入了人工神经网络对收集到的数据进行优化预测,将59组数据的85％作为训练集,15％作为预测集,采用相关系数和均方误差作为预测结果的评价指标,使用BP网络里的L-M(莱文贝格-马夸特)算法对数据进行研究表征.研究结果表明:使用L-M算法相关系数为0.9741,均方误差为0.0045;预测结果的平均相对误差为5.85％.L-M神经网络算法有效验证了原料成本、工厂产能、甘油置信度对生物柴油最终成本的重要影响.

关键词：生物柴油;工业化生产;经济成本;成本影响因素;BP神经网络;L-M算法

所属期刊栏目：46

分类号：TQ645

在线出版日期：2021-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：70-76,81