[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

说明书

本发明公开的属于秸秆产糖量预测技术领域，具体为一种基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法，该方法通过对玉米秸秆中纤维素、半纤维素和木质素的含量及含水量和玉米秸秆水解后产糖量进行测量，然后将测量数据导入神经网络，在通过神经网络对玉米秸秆中纤维素、半纤维素和木质素的含量及含水量和玉米秸秆水解后产糖量进行归一化处理，随后只需要对玉米秸秆中纤维素、半纤维素和木质素的含量及含水量进行测量，然后将测量数据导入神经网络，神经网络即可对玉米秸秆水解后产糖量进行预测，定期将新的测量数据导入神经网络，可以方便神经网络自主学习，从而使神经网络可以更加准确的对玉米秸秆水解后的产糖量进行预测。

技术领域

本发明涉及秸秆产糖量预测技术领域，具体为一种基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法。

背景技术

生物质能是自然界中有生命的植物提供的能量，这些植物以生物质作为媒介储存太阳能，属再生能源，而使用可再生新型能源替代化石能源已经成为各国未来能源战略的研究热点。生物质的能源化和资源化利用的主要方式就是对生物质进行预处理，然后利用预处理后的生物质作为糖原生产发酵产品。我国玉米秸秆年产量约2.2亿吨，有着明显的资源优势，且玉米秸秆的主要成分纤维素、半纤维素和木质素在水解后均会产生大量的糖，因此将玉米秸秆的主要成分转化为可发酵性糖可以提供大量的可再生能源。

将玉米秸秆作为生物质能源化的主材料则需要对玉米秸秆进行回收，而不同的玉米秸秆中产糖量不同，因此玉米秸秆的回收难以进行有效且统一的定价，且玉米秸秆在回收后需要根据产糖量进行分类存储，从而方便后续的统一发酵，而现有的方法检测时间缓慢，这导致玉米秸秆难以及时的进行统一发酵。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法，以解决上述背景技术中提出的现有的玉米秸秆产糖量检测方法繁琐、速度缓慢的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于神经网络的预测玉米秸秆水解后产糖量的方法，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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。