基于机理模型和模糊加权最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的农杆菌发酵过程混合建模与优化

论文摘要

针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和混合核函数方法对LSSVM算法进行优化,并用优化后的LSSVM求解农杆菌ATCC31749发酵过程动力学模型,结合鸟群算法对动力学模型参数进行寻优;然后拟合出溶氧体积分数和各参数之间的关联函数模型,并代入到动力学模型,建立起以溶氧浓度作为关键控制变量的发酵动力学模型;最后,用鸟群算法对模型进行寻优,寻找使得发酵产物浓度最大的最优溶氧过程控制策略。实验仿真结果表明,混合模型的预测精度得到提高,产多糖期溶氧体积分数控制为52%时,产物质量浓度最大,为48.85 g/L。该研究所建立的农杆菌发酵过程混合模型及其溶氧优化结果,为发酵工业上进一步通过最佳溶氧控制策略来提高多糖产量提供了方向。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邵玉倩,宗原,刘以安,刘登峰

关键词: 农杆菌发酵,机理模型,最小二乘支持向量机,混合建模,鸟群算法

来源: 食品与发酵工业 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 一般化学工业,自动化技术

单位: 江南大学物联网工程学院,轻工过程控制教育部重点实验室(江南大学)

基金: 国家自然科学基金青年项目(21706096),江苏省自然科学基金青年项目(BK20160162),江苏省博士后科研项目(1601009A),第62批中国博士后科学基金面上资助二等资助(2017M621627)

分类号: TP18;TQ920.1

DOI: 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.018877

页码: 65-73

总页数: 9

文件大小: 3872K

下载量: 209

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