基于GRNN的小麦加工过程能效优化

• 作者: 张彪 李东森 纪志成 高春能
• 来源期刊: 粮食加工
• 学科: 工学
• 关键词: 小麦加工过程 广义回归神经网络 混沌粒子群优化算法 能效优化
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 小麦加工
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

针对小麦加工过程中的能耗问题,提出了一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural networks,GRNN)的能效优化方法.为了解决GRNN的参数优化问题,采用一种基于改进的混沌粒子群优化算法的参数选择方法.并将此预测模型与混沌粒子群算法相结合,在面粉产量一定的前提下,寻找最优的加工参数组合,使得能耗最低.仿真结果表明,优化的GRNN模型具有较高的预测准确率,与混沌粒子群算法相结合,能够找到最优的加工参数组合,有效的进行小麦加工过程中的能效优化.