基于遗传算法优化BP神经网络的小球藻生长模型的建立与应用

[目的]探讨用遗传算法优化BP神经网络对小球藻生长模型的建立与应用。[方法]使用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并使用该网络模型,以小球藻培养时间和残余葡萄糖为输入,菌体光密度值(OD680)为输出,对小球藻在500 L多功能生物反应器中的生长情况进行了建模,还探讨了该模型的应用情况。[结果]经过遗传算法优化的BP神经网络,其泛化值的误差平方和比BP神经网络的小,因而预测值更加接近实际值。t检验表明,所建立的模型是可信的。验证表明,该模型具有良好的拟合度,能够很好地描述在500 L多功能生物反应器中培养的小球藻的生物量(OD680)与残余葡萄糖和培养时间之间的关系。[结论]所建立的模型可用于试验结果的预测,对小球藻的培养控制具有指导意义。