基于灰色理论及BP神经网络的尿素水解预测模型研究

发布时间：2017-09-12 10:26

  本文关键词：基于灰色理论及BP神经网络的尿素水解预测模型研究

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【摘要】：研究根据室内尿素水解试验资料,建立了以温度、水分、时间为输入因子,尿素态氮含量为输出因子,拓扑结构为3-2-1的BP神经网络预测模型,以及Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:3种预测模型均能满足模拟精度要求,所建立BP神经网络模型模拟值与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系数分别为2.39%、0.992 4和0.984 5,具有较高的预测精度和良好的稳定性,并且模拟效果明显优于Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,可以较好地描述尿素水解动态变化过程,为尿素水解定量研究提供了精确的科学依据。
【作者单位】： 太原理工大学水利科学与工程学院;
【关键词】： Verhulst灰色模型 BP神经网络模型 零级动力学模型 尿素水解
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51579168、51249002) 教育部博士点基金(20121402110009) 山西省科技攻关项目(20140311016-6)
【分类号】：S143.14
【正文快照】： 尿素具有价格低廉[1]、高含氮量[2]、安全等诸多优点,因此它成为了农业生产中使用最为广泛的氮肥之一。但不合理的施用同样也会引起作物烧苗,氮素气态损失[3],环境污染等问题[4]。因此,开展不同水热条件下尿素水解定量研究,对于揭示尿素水解动力学特性,提高氮素利用效率等方面

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4 丁苏文;新化尿素水解装置流程的模拟与分析[D];新疆大学;2011年

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本文编号：836672