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基于BP神经网络的污泥水解液合成PHA的多参数敏感性分析

引用
本文采用多参数敏感性分析方法对影响污泥水解液合成PHA产量的参数进行分析.在实验数据的基础上,利用BP神经网络建立了PHA的产量预测模型.通过与真实试验结果的对比,验证了预测模型的精确度.根据训练完成的神经网络模型中的各参数变量到目标的权值和阈值,利用Garson算法定量得到各参数变量对于目标的参数敏感性系数数值.结论表明:基于BP神经网络技术建立的预测模型具有较高的可信度,多参数敏感性分析方法可评估多因素同时变化对PHA产量的影响,具有较高的实用价值.

污泥水解液、聚羟基烷酸酯、多参数敏感性分析、BP神经网络

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X11;X703(环境数学)

教育部新世纪优秀人才计划NCET-12-0156;城市水资源与水环境国家重点实验室开放课题项目2012TS01;国家自然科学基金51378142;the Program for New Century Excellent Talents in UniversityNCET-12-0156;the Open Project of State Key Laboratory of Urban Water Resource and Environment Harbin Institute of Technology2012TS01;the National Natural Science Foundation of China51378142

2014-01-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

3244-3250

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环境科学学报

0253-2468

11-1843/X

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2013,33(12)

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