基于RF-GA-BP神经网络的N-乙酰氨基葡萄糖含量预测
Journal of System Simulation（2020）
摘要
为解决微生物发酵法制取氨基葡萄糖(Glucosamine,GlcN)过程中N-乙酰氨基葡萄糖(N-acetylglucosamine,GlcNAc)含量难以在线测量的问题.提出一种由随机森林算法、遗传算法及神经网络算法相结合的改进预测算法.利用随机森林算法中平均不纯度下降的特点,对输入特征进行关联性分析,并通过遗传算法对神经网络初始权值、阈值进行优化.以某氨糖生产企业发酵过程中的数据为基础,建立基于RF-GA-BP算法的预测模型.结果 表明:该模型对发酵生产过程中N-乙酰氨基葡萄糖含量具有良好的预测能力,所提出的模型兼顾了高精度与快收敛的需求,测试样本预测平均误差低于7％,优于GA-BP模型与传统BP模型.
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