[发明专利]一种基于Elman神经网络模型的秸秆热值预测方法在审
| 申请号： | 201710388891.6 | 申请日： | 2017-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN107291994A | 公开（公告）日： | 2017-10-24 |
| 发明（设计）人： | 杜宇航;杨俊红;崔旭阳;雷万宁;黄涛;高琳;贾晨;邓磊 | 申请（专利权）人： | 天津大学;陕西启迪瑞行清洁能源科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Elman神经网络模型的秸秆热值预测方法，包括以下步骤(1)数据的归一化和输入将秸秆的成分，即纤维素、半纤维素和木质素的含量及秸秆对应的热值定义为一组数据，将所有数据进行归一化处理后输入至Matlab软件中；(2)确定神经网络的训练结构将秸秆的三种成分纤维素、半纤维素和木质素的含量作为输入参数，对应的神经网络的输入层神经元为3个；秸秆的热值作为输出参数，对应神经网络的输出层神经元为1个；确定隐含层的神经元数目；(3)确定训练函数和训练次数；(4)训练神经网络(5)利用神经网络进行预测并对误差进行分析。本发明方法具有预测精度高，泛化能力好，可靠性高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 elman 神经网络 模型 秸秆 热值 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Elman神经网络模型的秸秆热值预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)数据的归一化和输入：将秸秆的成分，即纤维素、半纤维素和木质素的含量及秸秆对应的热值定义为一组数据，将所有数据进行归一化处理后输入至Matlab软件中；(2)确定神经网络的训练结构：将秸秆的三种成分：纤维素、半纤维素和木质素的含量作为输入参数，对应的神经网络的输入层神经元为3个；秸秆的热值作为输出参数，对应神经网络的输出层神经元为1个；确定隐含层的神经元数目；(3)确定训练函数和训练次数；(4)训练神经网络：根据步骤(2)和步骤(3)确定的神经网络的结构、训练函数和训练次数，将步骤(1)得到的归一化数据带入到Elman神经网络模型中对神经网络进行训练；(5)利用神经网络进行预测并对误差进行分析：根据测定的秸秆的成分带入至Elman神经网络模型中即可得到该秸秆的热值。
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