基于BFA-ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)

基于BFA-ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)基于BFA-ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)摘要：微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)是微生物學(xué)研究和應(yīng)用中的重要問題之一。然而，由于微生物生長(zhǎng)受到諸多環(huán)境因素的影響，預(yù)測(cè)微生物生長(zhǎng)的精確性一直存在挑戰(zhàn)。為了解決這一問題，本文提出了一種基于BFA-ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。通過引入BFA算法優(yōu)化ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，提高了預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)出了很高的準(zhǔn)確度和可靠性，可為微生物學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)研究提供有力的工具。關(guān)鍵詞：微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；BFA-ELMAN；優(yōu)化算法1.引言微生物生長(zhǎng)是微生物學(xué)研究的基礎(chǔ)，也是很多實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵。通過準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)微生物生長(zhǎng)趨勢(shì)，可以為農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥和食品等領(lǐng)域的相關(guān)研究和應(yīng)用提供重要的參考。然而，由于微生物生長(zhǎng)受到環(huán)境因素的多樣性和復(fù)雜性的影響，預(yù)測(cè)微生物生長(zhǎng)一直是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題。傳統(tǒng)的微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法通常利用統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，如回歸分析和時(shí)間序列分析。然而，這些方法往往需要大量的數(shù)據(jù)和處理，且無法準(zhǔn)確反映微生物生長(zhǎng)的非線性特性。因此，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法逐漸引起了研究人員的關(guān)注。2.BFA-ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2.1BFA算法BFA算法是一種基于生物適應(yīng)度的算法，可以用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值。BFA算法模擬了細(xì)菌覓食行為，通過適應(yīng)度函數(shù)和選擇操作來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。通過引入BFA算法，可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。2.2ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有時(shí)間記憶功能。ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過引入反饋連接，能夠更好地捕捉微生物生長(zhǎng)的時(shí)序關(guān)系。由于ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層和輸出層之間存在反饋連接，可以更好地模擬微生物生長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)演化。2.3BFA-ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型本文提出的BFA-ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將BFA算法和ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，用于微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)。該模型首先通過BFA算法優(yōu)化ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，然后利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。最后，通過測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)估，得到微生物生長(zhǎng)的預(yù)測(cè)結(jié)果。3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析本文選取了常見的大腸桿菌為研究對(duì)象，采集了該菌株在不同環(huán)境條件下的生長(zhǎng)數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，其中70%的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，30%的數(shù)據(jù)用于測(cè)試。使用BFA-ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)，通過對(duì)比實(shí)際數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果，評(píng)估預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，BFA-ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)出了很高的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型相比，BFA-ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠更好地反映微生物生長(zhǎng)的非線性特性和時(shí)序關(guān)系。通過優(yōu)化權(quán)重和閾值，BFA算法能夠提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。4.結(jié)論與展望本文提出了一種基于BFA-ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，通過引入BFA算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，提高了預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在微生物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)出了很高的準(zhǔn)確度和可靠性。未來可以進(jìn)一步完善該系統(tǒng)，考慮更多的環(huán)境因素和微生物特性，提高預(yù)測(cè)模型的適用性和推廣性。參考文獻(xiàn)：[1]HaghighatniaM,ZeinalHamadaniA,etal.Arobustforecastingsystemformicrobiologicalwaterquality[J].Knowledge-BasedSystems,2020,211:106392.[2]SangeethaR,GeethaS.PredictionofmicroorganismconcentricgrowthoptimisationusingElmanneuralnetworkforagriculturalcropanalysis[J].ComputersandElectronicsinAgriculture,2018,155:39-49.[3]HuangGB,ZhuQY,SiewCK.Extremelearningmachine:A