青霉素发酵过程中的混合建模

由于微生物发酵过程机理的复杂性和高度非线性，建立发酵过程的精确模型具有一定难度。传统的动力学模型预测虽然会与实际输出有一定偏差，但它在某种程度上反映了过程机理;神经网络建模方法属于“黑箱”方法，建模过程中没有用到任何先验知识，有一定的预测效果;因此单一的建模方法往往会不具备其他建模方法的优势。本文以传统的发酵动力学模型为基础，结合RBF神经网络进行混合建模的“灰箱”建模方法是一种比较好的建模思路，可以取得较满意的软测量效果。