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BP神经网络对甘蔗宿根切割质量的预测—基于PSO算法
BP神经网络对甘蔗宿根切割质量的预测—基于PSO算法
作者:
周敬辉
张可
李尚平
王梦萍
莫瀚宁
钟家勤
陈曾雄
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
甘蔗
切割质量
BP神经网络
PSO算法
摘要:
针对甘蔗收获机砍蔗时甘蔗宿根破损程度易受路面激励及甘蔗收获机工作参数等多种因素影响的问题,提出了一种甘蔗宿根切割质量的预测方法.以台糖22号为研究对象,将路面振幅、路面振动频率、甘蔗收获机前进速度、刀盘转速和刀盘倾角作为BP神经网络预测模型的输入变量,利用PSO算法优化神经网络的权值与阈值,通过对砍蔗试验数据的训练与预测,建立了台糖22甘蔗宿根切割质量的BP神经网络预测模型.对比了基于PSO算法的BP神经网络模型与传统BP神经网络模型预测,结果表明:基于PSO算法的BP神经网络的模型对甘蔗宿根切割质量预测的最大相对误差为3.301%,而BP神经网络模型的最大相对误差为14.659%.优化后的新模型较传统模型具有学习能力强、预测精度高的优点.研究结果为甘蔗收获机实际工作中不同路况条件下工作参数的智能调控及提高甘蔗宿根切割质量提供了理论依据.
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文献信息
篇名
BP神经网络对甘蔗宿根切割质量的预测—基于PSO算法
来源期刊
农机化研究
学科
农学
关键词
甘蔗
切割质量
BP神经网络
PSO算法
年,卷(期)
2018,(10)
所属期刊栏目
理论研究与探讨
研究方向
页码范围
11-17
页数
7页
分类号
S126
字数
3866字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-188X.2018.10.003
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李尚平
广西大学机械工程学院
62
578
14.0
20.0
5
钟家勤
钦州学院机械与船舶海洋工程学院
12
30
3.0
5.0
6
莫瀚宁
广西大学机械工程学院
7
10
3.0
3.0
7
陈曾雄
广西大学机械工程学院
3
7
2.0
2.0
8
王梦萍
广西大学机械工程学院
4
10
2.0
3.0
9
张可
广西大学机械工程学院
6
10
2.0
3.0
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二级引证文献(0)
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引证文献(3)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
甘蔗
切割质量
BP神经网络
PSO算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农机化研究
主办单位:
黑龙江省农业机械工程科学研究院
黑龙江省农业机械学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-188X
CN:
23-1233/S
开本:
大16开
出版地:
黑龙江哈尔滨市哈平路156号
邮发代号:
14-324
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
14318
总下载数(次)
39
总被引数(次)
94283
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