基于BP神经网络的鲜食玉米速冻时间预测模型?

• 作者: 刘书明 李俊杰 李健 王增辉 赵慧
• 来源期刊: 吉林农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP算法 神经网络 鲜食玉米 速冻模型
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 622-626
• 页数: 5页
• 分类号: TS255.36
• 字数: 3004字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13327/j.jjlau.2015.2489

摘要

速冻是鲜食玉米加工的关键环节，速冻时间的合理控制是决定鲜食玉米质量的关键因素。基于BP神经网络，建立了以玉米尺寸、形状系数、密度、比热容、导热系数、环境温度、初始温度、冻结温度为输入量，玉米速冻时间为输出量的鲜食玉米速冻时间预测模型，并与传统数值计算模型进行比较。结果表明：基于BP神经网络训练得到的预测值与实际值间的最大误差（约为1?23％）要略小于传统数值模型模拟所得值与实际值间的最大误差（约为3?66％）。表明基于BP神经网络的模型对鲜食玉米速冻时间的预测更加准确。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王增辉	吉林农业大学信息技术学院	37	312	6.0	17.0
2	李健	吉林农业大学信息技术学院	63	143	5.0	8.0
3	李俊杰	吉林农业大学信息技术学院	10	12	2.0	3.0
4	赵慧	吉林农业大学信息技术学院	10	36	4.0	5.0
5	刘书明	吉林农业大学信息技术学院	2	3	1.0	1.0