基于BP神经网络的仓储烟草霉变预测

被引:15
作者
张利华
马钧钊
勒国庆
戴熙昌
机构
[1] 华东交通大学电气与电子工程学院
关键词
烟草; 霉变预测; BP神经网络;
D O I
暂无
中图分类号
TS47 [产品标准与检验]; TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
摘要
烟草霉变预测尚没有有效的方法。为实时预测仓储烟草的霉变程度,选取仓储环境的温湿度和烟草的自身含水量参数作为神经网络的输入层,烟草霉变度作为输出层,建立BP神经网络烟草霉变预测模型。选取78组实测数据作为训练样本对预测模型进行训练,得出了神经网络的阈值和权值。利用14组预测样本针对该预测模型进行了仿真,并进行了线性回归分析。结果表明,建立的烟草霉变预测模型具有较高的预测精度,预测值和实际值的偏差在[-0.028,0.033]之间,相对误差绝对值的平均值为0.001 9。最后,在基于嵌入式ARM+Linux+Web的某公司烟草仓库智能监测系统中,实现了烟草霉变实时预测功能,取得了较好的效果。
引用
收藏
页码:71 / 75
页数:5
相关论文
共 8 条
[1]   基于BP算法的中密度纤维板热压机压力控制研究 [J].
王野平 ;
陈文倩 ;
江华荣 .
华东交通大学学报, 2012, (04) :29-34
[2]   不同温湿度对片烟自然醇化过程中主要化学成分的影响 [J].
刘强 ;
朱列书 .
湖南农业科学, 2012, (15) :99-102
[3]   基于电子鼻的山核桃陈化时间检测 [J].
庞林江 ;
王俊 ;
王允祥 ;
吴从元 ;
何志平 .
传感技术学报, 2011, 24 (06) :928-933
[4]   仓储片烟霉变的影响因素分析 [J].
张成省 ;
王海滨 ;
李更新 ;
孙慧丽 ;
孔凡玉 ;
蒋光伟 .
中国烟草科学, 2011, 32 (03) :80-83
[5]   基于GA-LSSVM和近红外傅里叶变换的霉变板栗识别 [J].
周竹 ;
李小昱 ;
李培武 ;
高云 ;
展慧 ;
刘洁 .
农业工程学报, 2011, 27 (03) :331-335
[6]   储烟霉变机理与防霉技术研究进展 [J].
孔凡玉 ;
林建胜 ;
张成省 ;
蒋光伟 ;
刘江 ;
梁爽 .
中国烟草学报, 2009, 15 (05) :78-81
[7]   电子鼻传感器阵列优化与谷物霉变程度的检测 [J].
张红梅 ;
王俊 ;
叶盛 ;
于慧春 ;
田晓静 .
传感技术学报, 2007, (06) :1207-1210
[8]  
Vehicle Interior Sound Quality Prediction Based on Back Propagation Neural Network[J] . Gang-Ping Tan,Deng-Feng Wang,Qian Li.Procedia Environmental Sciences . 2011