一种基于数据驱动的酶解效率预测与软测量方法

专利申请号：CN202311645616.X

公 开 号：CN117648571A

发 明 人：罗运辉 付旭 臧立华 

代 理 人：张俊涛

代理机构：济南龙瑞知识产权代理有限公司

专利类型：发明专利

申 请 日：20240305

公 开 日：20231204

专利主分类号：G06F18/2135

关 键 词：酶解效率 软测量 酶解 最小二乘支持向量机 核主成分分析 实际生产数据 多模型训练 农作物秸秆 半纤维素 变量筛选 参数寻优 关键指标 关联分析 模型拟合 生产过程 数据驱动 稳定控制 因素影响 优化算法 预测模型 预测性能 木质素 预测 降维 聚类 去除 蝴蝶 秸秆 优化 生产 

摘      要：本发明提出了一种数据驱动的酶解效率预测及软测量方法。在农作物秸秆酶解中，木质素与半纤维素去除率是评价酶解效率的关键指标。鉴于众多因素影响这些指标，本方法通过灰关联分析、核主成分分析、最小二乘支持向量机和蝴蝶优化算法，建立了一个精确的酶解效率预测模型。模型基于实际生产数据，通过变量筛选、降维、主成分聚类、多模型训练及参数寻优，实现了高效的酶解效率预测。该方法简便高效，模型拟合精度高，预测性能优异。此发明不仅为秸秆酶解生产提供优化依据，也为生产过程的稳定控制提供了软测量工具。