卷烟制丝环节关键工序水分预测模型的建立与检验

• 作者: 刘博 李自娟 陈娇娇 高杨
• 来源期刊: 食品与机械
• 关键词: 卷烟 制丝环节 多元回归模型 人工神经网络模型
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 190-195,205
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13652/j.issn.1003-5788.2020.10.036

摘要

以卷烟制丝环节的松散回潮工序、加料回潮工序、热风润叶工序以及制丝全线为研究对象,利用人工神经网络及多元回归建模方法,考察不同建模方法对各工序水分预测精度的影响,并对其进行运行测试.结果表明:松散回潮工序水分预测选择多元回归方法建模,其预测误差绝对值的均值为 0.24%;加料回潮工序水分预测选择人工神经网络方法建模,其预测误差绝对值的均值为0.20%;热风润叶工序水分预测选择人工神经网络方法建模,其预测误差绝对值的均值为 0.10%;制丝全线水分预测选择人工神经网络方法建模,其预测误差绝对值的均值为0.05%;模型运算系统基于 C#语言开发,使用SQLSERVER数据库存储数据;开发的模型运算系统具有很强的数据分析能力和生产预测能力,可用于卷烟制丝环节各关键工序的水分预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李自娟		8	8	1.0	2.0
2	刘博		8	13	2.0	3.0
3	高杨		4	8	1.0	2.0
4	陈娇娇		2	0	0.0	0.0