谷物联合收获机喂入量神经网络模型建立

• 作者: 卢文涛 张东兴 张莉杰 邓志刚
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 谷物 联合收获机 BP神经网络 喂入量
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 分类号: S225.3
• 字数: 3283字
• 语种: 中文

摘要

考虑物料的物理特性，对喂入量理论方程进行分析，利用正交试验获得喂入量的主要影响因素，建立了喂入量BP 神经网络模型。该模型输入参数为物料湿度、油压力、谷草比，输出参数为喂入量。仿真试验结果表明：训练样本、确证样本和测试样本网络输出与网络目标的误差较小，相关系数可达0．9995，模型可以准确地反映喂入量。用未参加训练的10组样本进行喂入量测定，网络模型的误差平方和为0．7692，远小于回归方程的误差平方和2．6562，可见网络模型优于回归方程。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张东兴	中国农业大学工学院	96	2092	26.0	42.0
2	卢文涛	洛阳理工学院机械工程系	18	47	5.0	6.0
3	张莉杰	洛阳理工学院机械工程系	2	8	1.0	2.0
4	邓志刚		6	23	3.0	4.0