基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物質(zhì)氣化產(chǎn)物分布預(yù)測(cè)方法

摘要： 機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)在生物質(zhì)氣化建模中展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)模型主要依賴于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并不考慮氣化中的反應(yīng)機(jī)理，在數(shù)據(jù)樣本不充分的情況下模型所表現(xiàn)出的實(shí)際關(guān)聯(lián)特性與機(jī)理規(guī)律之間存在嚴(yán)重偏差。為此，提出一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PINN)的生物質(zhì)氣化產(chǎn)物分布預(yù)測(cè)方法，該方法將真實(shí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與先驗(yàn)機(jī)理進(jìn)行無縫銜接，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型中嵌入邊界約束和關(guān)鍵參數(shù)間的單調(diào)性... （共8頁）