基于BP神经网络的仓储烟草霉变预测

• 作者: 勒国庆 张利华 戴熙昌 马钧钊
• 来源期刊: 华东交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 烟草 霉变预测 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 页码范围: 71-75
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 1943字
• 语种: 中文

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0.0019。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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张利华	华东交通大学电气与电子工程学院	46	230	8.0	13.0
2	马钧钊	华东交通大学电气与电子工程学院	3	20	2.0	3.0
3	勒国庆	华东交通大学电气与电子工程学院	1	16	1.0	1.0
4	戴熙昌	华东交通大学电气与电子工程学院	1	16	1.0	1.0