【摘 要】
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为改善好氧堆肥曝气量预测精度低、曝气效率差等问题,本文提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的曝气供氧量预测方法,并构建了改进GA-BP神经网络的曝气供氧量预测模型。结果显示:与标准BP神经网络和GA-BP神经网络相比,CGA-BP神经网络预测模型在曝气供氧预测中具有更准确的预测效果。一号反应器CGA-BP神经网络模型的研究内容评价指标的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和
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为改善好氧堆肥曝气量预测精度低、曝气效率差等问题,本文提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的曝气供氧量预测方法,并构建了改进GA-BP神经网络的曝气供氧量预测模型。结果显示:与标准BP神经网络和GA-BP神经网络相比,CGA-BP神经网络预测模型在曝气供氧预测中具有更准确的预测效果。一号反应器CGA-BP神经网络模型的研究内容评价指标的平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（MSE）分别为0.078976、0.007054和0.011754,CGA-BP神经网络预测结果均优于BP神经网络和GA-BP神经网络,能够满足好氧堆肥曝气的需要。以改进的GA-BP神经网络曝气量预测模型为基础,为了实时监测堆肥状态,准确预测曝气供氧量,提高好氧堆肥反应效率,初步搭建了一套适用于好氧堆肥反应器内部环境的曝气量在线预测系统。该系统以STM32F103单片机为核心,通过网络模块完成数据的采集（包括好氧堆肥环境中的氧气浓度、温度、湿度和室温数据,以及好氧堆肥过程中释放的通气量）,使得查看数据更直观,能够实时了解好氧堆肥状态。基于改进的GA-BP神经网络曝气量预测模型完成数据运算,同时预测曝气供氧量,计算曝气速率,控制曝气阀门,使堆肥过程中有充足的氧气能加速反应堆的进程,提高好氧堆肥整体效率。
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