爱德华TY -非盟的王盟,Ballachay Riley AU - Cai,源平盟——曹Yankai AU - Trajano,希瑟·l . PY - 2022 M3 -原始研究TI -木糖产量预测从prehydrolysis硬木:机器学习方法乔-化学工程前沿UR - //www.thespel.com/articles/10.3389/fceng.2022.994428六世- 4 SN - 2673 - 2718 N2 -半纤维素无定形聚合物的糖分雷竞技rebat子组成的主要部分木质纤维素的微生物。他们已经应用在生物能源、纺织、采矿、化妆品和医药行业。工业用的半纤维素通常需要聚合物水解成低聚物和单体组成。传统模型的半纤维素降解动力学,通常只适用于有限的操作制度和特定的物种。的研究在文献中半纤维素水解产生了大量数据,使一个不同的数据集收集和广泛适用的机器学习模型。在这篇文章中,一个数据集包含1955批半纤维素水解实验数据点的硬木收集从71年发表论文日期从1985年到2019年。三个机器学习模型(岭回归、支持向量回归和人工神经网络)都在评估他们的能力来预测木糖产量和动力学模型。虽然岭回归的表现是不满意的,都支持向量回归和人工神经网络优于简单的动力学模型。人工神经网络优于支持向量回归,减少可溶性木糖产量预测的平均绝对误差测试数据为6.18%。结果表明,机器学习模型训练历史数据可用于补充实验数据,减少实验所需的数量。 ER -