Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2007-07-28

Journal: 太阳能学报

Included Journals: Scopus、CSCD、ISTIC、PKU、EI

Volume: 28

Issue: 7

Page Number: 793-798

ISSN: 0254-0096

Key Words: 光合细菌;制氢;太阳能;人工鱼群算法;神经网络

Abstract: 在部分实验获得的样本数据基础上,引入全局寻优人工鱼群优化算法(AFSA),通过AFSA优化神经网络结构,获得影响制氢的最相关因素,建立了光合细菌产氢特性模型;再用AFSA对已确定的主要工艺条件进行优化,寻到了最大产氢量的最佳工艺条件组合.实验证明优化结果具有实际指导意义,为太阳能光合细菌制氢工艺优化探索了一条新途径.