基于SAGA-SVR的马铃薯贮藏库温度预测方法

• 作者: 胡兵
• 来源期刊: 保鲜与加工
• 关键词: 马铃薯贮藏库 温度预测 遗传算法 支持向量回归机 模拟退火算法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 保鲜研究
• 页码范围: 49-54
• 页数: 6页
• 分类号: S532
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-6221.2018.04.010

摘要

马铃薯贮藏库温度受室外温度、室内马铃薯呼吸释放温度、通风降温等因素的影响难以准确预测,提出了一种改进遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的马铃薯贮藏库温度预测方法.该方法针对支持向量回归机参数难以选择、容易陷入局部极小的缺点,引入了具有并行性、全局搜索能力强的GA算法,结合局部搜索能力强的模拟退火算法(Simulated Annealing,SA),实现支持向量回归机的自动寻优.以新疆某农产品加工公司马铃薯贮藏库实测温度数据为样本,建立SAGA-SVR马铃薯贮藏库温度预测模型,进行贮藏库温度准确的预测.仿真结果表明,与GA-SVR、反向传播(Back Propagation,BP)温度预测模型的预测结果相比较,SAGASVR预测结果优于GA-SVR、BP预测结果,具有良好的预测效果.该预测方法较好地解决了系统非线性、小样本等问题,为类似应用场合地温度预测提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡兵		20	76	4.0	8.0