[发明专利]一种基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法，其特征在于：该基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法如下：

步骤一：对玉米秸秆进行称重，然后将玉米秸秆烘干称重，利用烘干前的重量和烘干后的重量可以求得玉米秸秆的含水量，然后对玉米秸秆的纤维素、半纤维素和木质素的含量进行测量，记录玉米秸秆的含水量及玉米秸秆中纤维素、半纤维素和木质素的含量；

步骤二：将玉米秸秆水解，然后对水解后玉米秸秆中的产糖量进行测量并记录；

步骤三：重复步骤一和步骤二并对多种不同种类的玉米秸秆进行采样；

步骤四：建立神经网络，然后将玉米秸秆中纤维素、半纤维素和木质素的含量及玉米秸秆的含水量与玉米秸秆产糖量作为检测数据带入建立的神经网络进行归一化处理；

步骤五：根据已知玉米秸秆中纤维素、半纤维素和木质素的含量及玉米秸秆的含水量，利用神经网络对玉米秸秆水解后的产糖量进行预测；

步骤六：定期重复步骤一和步骤二，并将新的测量数据导入神经网络。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法，其特征在于：所述玉米秸秆在测量纤维素、半纤维素和木质素的含量时，先将玉米秸秆粉碎混合后，再对玉米秸秆中纤维素、半纤维素和木质素的含量进行测量。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法，其特征在于：对所述神经网络中数据进行地域性区分，在对不同地域玉米秸秆的产糖量进行预测时首先在神经网络中输入地域名称。

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法，其特征在于：所述检测数据包括80％的基础数据和20％的验证数据，基础数据用于训练神经网络，验证数据用于验证神经网络的可行性，当神经网络的预测数据与验证数据中产糖量数据相同时，神经网络可行，当神经网络的预测数据与验证数据中产糖量数据不相同时，则重复步骤三获取更多的基础数据和验证数据对神经网络进行训练及可行性验证。

5.根据权利要求4所述的一种基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法，其特征在于：当神经网络的预测数据与验证数据中产糖量数据之间差值的绝对值小于0.2％时，则认为神经网络的预测数据与验证数据中产糖量数据相同。

6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法，其特征在于：所述神经网络中基础数据的数量保持固定，当新增加基础数据时，神经网络自动删除与添加数据数量相等的旧基础数据。

7.根据权利要求6所述的一种基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法，其特征在于：在添加一组新的基础数据时，神经网络将旧基础数据减一组后进行归一化处理，然后用神经网络对新基础数据进行预测，当该组旧基础数据删除后，预测数据与新基础数据的偏差最小时，神经网络删除该组偏差最小的旧基础数据。