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使用不同的数据驱动方法对生物氢生产进行建模( Modeling biohydrogen production using different data driven approaches )
Yixiao Wang Mingzhu Tang Jiangang Ling Yunshan Wang Yong Sun
采用多层感知器人工神经网络(MLPANN)、基于微生物生长的Levenberg-Marquardt算法(MKLMA)和响应面法(RSM)三种建模技术研究了生物氢(BioH2)过程。用MLPANN和MKLMA模型模拟了暗发酵过程中主要代谢产物的动力学。利用MLPANN和RSM对发酵过程中的累积数据（发酵24小时后）进行电子当量平衡(EEB)建模。利用动力学数据(20×10)和累积数据(18×9)的附加实验结果，比较了不同模型的不确定性。提出了一种新的模拟DF过程的有效策略：从有限的实验数据集出发，利用MLPANN和MKLMA研究了主要代谢物的动力学；利用MLPANN和RSM从EEB的角度对研究的主要代谢物的操作参数进行了统计分析。该策略为黑暗发酵过程中BioH2生产的建模和优化提供了一个实用的范例。
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