基于粒子群优化BP神经网络的烤烟钾氯比预测模型

• 作者: 周冀衡 夏开宝 张卓 李强 杨荣生 聂铭 鲁鑫浪
• 来源期刊: 烟草科技
• 学科: 工学
• 关键词: 烤烟 钾氯比 BP神经网络 粒子群 初始权值 初始阈值
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 烟草化学
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TS411
• 字数: 4120字
• 语种: 中文

摘要

为了建立预测烤烟钾氯比的BP神经网络,以影响烤烟钾氯比的可度量因素作为网络输入,并通过经验方法选取合适的网络参数,采用粒子群算法优化神经网络的初始权值和阈值,建立最佳的神经网络预测模型.结果表明:优化后的神经网络,测试样本中预测值与期望值的总相关系数为0.97155,提高了13.77％,误差在[-1,1]的样本占86.67％.该模型拟合能力较好,有一定的预测能力,泛化能力得到了明显提高,有助于评价烟叶的燃烧性和品质.