市政污泥干燥过程中内部水分检测困难，为准确预测市政污泥热风干燥过程中内部水分的变化规律，将干燥时间、干燥温度、泥层厚度、流量压差作为输入变量，含水率作为输出变量，采用BP(Back Propagation)神经网络以及GA-BP神经网络分别建立了市政污泥热风干燥过程的水分预测模型。此外，对GA-BP神经网络进行敏感性分析，研究了4个输入变量对预测结果的影响。结果表明，BP和GA-BP 两种水分预测模型测试集的决定系数R2分别为0.999 55和0.999 64，均方根误差RMSE分别为0.513 17和0.455 23，即GA-BP预测模型预测效果更佳，能更准确地预测市政污泥干燥过程中含水率的动态变化。敏感性分析表明，干燥时间对GA-BP含水率预测模型的影响最为显著。研究结果可为污泥干燥工艺和过程的优化提供理论依据，为指导污泥资源化利用提供参考。
文章目录
1.材料与方法
1.1试验材料
1.2仪器设备
1.3试验方法
1.4干燥参数计算方法
1.5数据处理与分析
2.水分预测模型的建立
2.1BP神经网络模型
2.2基于遗传算法优化的BP神经网络
2.3 敏感性分析
3.结果与分析
3.1 建立BP神经网络预测模型
3.2 GA-BP神经网络预测模型的建立
3.3 预测模型对比分析
3.4 敏感性分析
4.结论
