基于BP-Adaboost算法的棉花采摘机预维修方法研究

• 作者: 段慧芳 马娜
• 来源期刊: 山西农业大学学报(自然科学版)
• 关键词: 棉花采摘机 预测维修 BP-Adaboost算法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.13842/j.cnki.issn1671-8151.201709022

摘要

[目的]尽早检测出棉花采摘机可能发生的故障,减少大型故障造成的巨大损失.[方法]提出了一种基于BP-Adaboost算法的预维修方法用于检测棉花采摘机故障情况.首先采集棉花采摘机8个核心部件的工况参数信息作为故障特征参数,然后将故障特征参数作为BP神经网络的输入值,构造BP神经网络弱预测器,最后通过多个BP神经网络弱预测器构建Adaboost强预测器模型.[结果]用采集到的棉花采摘机实际工况数据验证Adaboost强预测器模型的性能,模型预测准确率达94.7%.[结论]该算法可以有效地对棉花采摘机的故障进行预测,而且与BP神经网络弱预测器相比,性能更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马娜	山西农业大学信息科学与工程学院	3	5	1.0	2.0
2	段慧芳	西北工业大学计算机学院	3	4	1.0	1.0