一种基于机器学习的木质纤维素生物质葡萄糖生产预测方法

本发明涉及一种基于机器学习的木质纤维素生物质葡萄糖生产预测方法，旨在提高葡萄糖得率并优化生物质转化工艺。该方法采用多层感知机、支持向量回归、随机森林、梯度提升决策树和卷积神经网络等机器学习模型，对经不同预处理方式处理的LCB葡萄糖得率进行预测。实验结果表明，卷积神经网络模型表现最佳，其决定系数R²高达0.95，具备优异的泛化能力和预测精度。模型建立过程中特征提取和主成分分析显著提升了预测精度，卷积神经网络模型的R²由0.76提高至0.95。本发明为生物质糖化过程的优化提供了一种高效、精准的预测方法，可广泛应用于生物能源领域，为提高木质纤维素生物质的资源化利用效率提供技术支持。