基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立生物燃料油植物篩選模型.pdf

1、隨著改革開放的不斷深入，在全球經(jīng)濟一體化的進程中，中國的經(jīng)濟水平將進一步提高，對能源的需求會有增無減，因而大力發(fā)展生物柴油產(chǎn)業(yè)是解決能源短缺問題的主要手段。 生物柴油屬于生物燃料范疇，是一種無毒的、燃燒更清潔的、可再生的燃料，可以從植物油或動物脂肪等農(nóng)產(chǎn)品中提取。由于需要利用多種多樣的植物原材料和富含能量的植物，開發(fā)生物柴油對于農(nóng)業(yè)和林業(yè)從業(yè)人員來說非常重要，我國十分豐富的燃料油植物是發(fā)展生物柴油的物質(zhì)基礎(chǔ)。 人工神經(jīng)網(wǎng)

2、絡(luò)的實現(xiàn)方式目前有計算機的軟件實現(xiàn)，制造專用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，VLSI實現(xiàn)(數(shù)字模擬，數(shù)模混合和光電互聯(lián))，專用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行計算系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機的光學(xué)實現(xiàn)和生物實現(xiàn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是八十年代中期以來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的熱門話題，它以獨特的非線性映射能力在各種工程領(lǐng)域有各種各樣的應(yīng)用。 本論文通過歸納總結(jié)植物燃料油的各項特征數(shù)據(jù)，建立完整的植物燃料油數(shù)據(jù)庫，并進一步應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以國際生物柴油標(biāo)準(zhǔn)作為輸入?yún)?shù)，最終完成并建立優(yōu)化

3、的生物燃料油植物篩選模型，從而實現(xiàn)對燃料油植物的評價。 本論文把植物燃料油數(shù)據(jù)庫中的原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并通過對不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、不同算法條件下(Deltalin、Deltalog、Deltatan、Errsurf、Initff、Traingdm)建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加以綜合比較，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為 TRAINGDM。該條件下得到的預(yù)測效果較好，并提供了應(yīng)用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱編寫的主要程序代碼，將350組數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集250組

4、，驗證基50組，測試集50組，其中，訓(xùn)練集用來訓(xùn)練并建立網(wǎng)絡(luò)，驗證集數(shù)據(jù)是驗證該網(wǎng)絡(luò)的推廣能力，測試集數(shù)據(jù)是為了進一步測試該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性和實用性。將訓(xùn)練集中的250組數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度和預(yù)測的準(zhǔn)確率。經(jīng)過歸一化預(yù)處理后，訓(xùn)練過程誤差曲線持續(xù)下降，訓(xùn)練達到97次時達到訓(xùn)練目標(biāo)0.0001，誤差在10<'-4>以下，能保證網(wǎng)絡(luò)的良好的泛化能力，說明此時有較好的收斂能力。 為了實現(xiàn)較好的用戶交互功能，為用戶提