基于RDPSO-BP的粮食产后储藏环节损耗预测分析

• 作者: 刘雍容 孙俊 汪芬 赵艳轲 郑沫利 陈祺东
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: RDPSO-BP模型 粮食产后储藏 损耗预测
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2943字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191274

摘要

对产后粮食损耗进行分析与研究,调查获得10多个省份的粮食损耗问卷,对问卷进行统计分析得到影响损耗的各个因素变量,同时进行数据预处理作为模型数据集.最后,将该数据集应用于提出的RDPSO-BP模型中.将随机粒子群(RDPSO)算法与BP神经网络相结合,并优化神经网络参数,从而得到粮食产后储藏环节损耗率预测模型.通过MATLAB仿真实验,发现优化后的RDPSO-BP模型相比传统BP神经网络,具有更高的预测精度,训练与测试误差分别降低了0.041％和0.055％.因此,该模型能够更好地预测粮食产后储藏环节的损失率,在实际粮食损耗分析中具有重要作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙俊	江南大学物联网工程学院	186	1552	21.0	30.0
2	郑沫利		10	9	2.0	2.0
3	赵艳轲		4	0	0.0	0.0
4	刘雍容		6	7	2.0	2.0
5	汪芬	江南大学物联网工程学院	1	0	0.0	0.0
6	陈祺东	江南大学物联网工程学院	2	0	0.0	0.0