[发明专利]一种基于优化的BP神经网络的沼气产量建模计算方法及装置

摘要

本发明提供一种基于优化的BP神经网络的沼气产量建模计算方法及装置，该装置是一个复杂建模算法构建的一个软件模块，被采用到EWATERSYS智能水务信息系统中，通过该系统结合沼气产量建模可以很好的为用户提供沼气产量的预测，其构成如下：系统前置智能采集网关，用于采集传送数据；EWATERSYS智能水务信息系统中的数据分析引擎，用于关键数据提取；EWATERSYS智能水务信息系统中的算法模块装置，用于建模学习；通过本发明创造可以给出一种能够更为贴近工程实际的且更为准确的沼气产量计算模型，同时也可以推广到其他工程实践中使用该模型。

主权项

一种基于优化的BP神经网络的沼气产量建模计算方法，其特征在于包括如下步骤：1)选取五百组包括沼气产量Qa、污水流量Q、进水有机物浓度S0，出水有机物浓度Se的关键数据，设定Q×(S0‑Se)作为输入向量X，沼气产量Qa作为输出向量Y；计算出五百组输入、输出向量组(X,Y)，并通过公式计算出沼气产率η，并计算沼气产率平均值2)将沼气产率平均值作为BP神经网络的学习率，将每个神经网络神经元的激励函数变为并将上述计算得出的五百组输入、输出向量组(X,Y)代入上述公式，其中的x值对应X，f(x)值对应Y；3)将所述BP神经网络的每个神经元的输出误差阈值θ设置为0.00001；各个神经元初始连接权值随机产生；4)对BP神经网络训练，将通过输入值X计算出的神经元值Y′，与实际测得的Y进行比对，差值绝对值小于输出误差阈值θ则完成最后一层训练。