کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7080990 | 1459997 | 2013 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Modelling of multi-nutrient interactions in growth of the dinoflagellate microalga Protoceratium reticulatum using artificial neural networks
ترجمه فارسی عنوان
مدل سازی تعاملات چند مواد مغذی در رشد میکروالگا دینوفلاژلد پروتزتریائیت رتاتیولاتوم با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
تکنولوژی و شیمی فرآیندی
چکیده انگلیسی
This study examines the use of artificial neural networks as predictive tools for the growth of the dinoflagellate microalga Protoceratium reticulatum. Feed-forward back-propagation neural networks (FBN), using Levenberg-Marquardt back-propagation or Bayesian regularization as training functions, offered the best results in terms of representing the nonlinear interactions among all nutrients in a culture medium containing 26 different components. A FBN configuration of 26-14-1 layers was selected. The FBN model was trained using more than 500 culture experiments on a shake flask scale. Garson's algorithm provided a valuable means of evaluating the relative importance of nutrients in terms of microalgal growth. Microelements and vitamins had a significant importance (approximately 70%) in relation to macronutrients (nearly 25%), despite their concentrations in the culture medium being various orders of magnitude smaller. The approach presented here may be useful for modelling multi-nutrient interactions in photobioreactors.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Bioresource Technology - Volume 146, October 2013, Pages 682-688
Journal: Bioresource Technology - Volume 146, October 2013, Pages 682-688
نویسندگان
L. López-Rosales, J.J. Gallardo-RodrÃguez, A. Sánchez-Mirón, A. Contreras-Gómez, F. GarcÃa-Camacho, E. Molina-Grima,