本文關(guān)鍵詞：鮮食玉米速凍時(shí)間預(yù)測(cè)模型的建立及優(yōu)化研究

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【摘要】：速凍技術(shù)能在盡可能短的時(shí)間內(nèi)將玉米溫度降低到凍結(jié)點(diǎn)以下,最大程度地保留玉米原有的天然品質(zhì)。在玉米速凍過(guò)程中,速凍時(shí)間是決定玉米速凍質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一。建立合理而有效的速凍時(shí)間預(yù)測(cè)模型成為保證玉米速凍質(zhì)量問(wèn)題的有效方法。目前,國(guó)內(nèi)外關(guān)于速凍時(shí)間預(yù)測(cè)模型的研究多是基于經(jīng)驗(yàn)或者數(shù)值方法,這些方法不是預(yù)測(cè)過(guò)于粗糙就是計(jì)算過(guò)于復(fù)雜,并不適用于企業(yè)參考。本文選取鮮食玉米為研究對(duì)象,以速凍時(shí)間為研究點(diǎn),開(kāi)展鮮食玉米速凍時(shí)間預(yù)測(cè)方法的分析和研究。主要包含以下內(nèi)容:論文首先介紹了基于傳統(tǒng)數(shù)值分析方法的玉米速凍時(shí)間預(yù)測(cè)模型。該模型是將玉米抽象成為一個(gè)具有同軸雙層圓柱特征的物品,通過(guò)分層求解一維非穩(wěn)態(tài)導(dǎo)熱方程,得到玉米速凍時(shí)間。該方法計(jì)算過(guò)于復(fù)雜。其次,論文介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識(shí),并在此基礎(chǔ)上建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鮮食玉米速凍時(shí)間預(yù)測(cè)模型,該模型選取200組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,20組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集,包括4個(gè)輸入因子及1個(gè)輸出因子。結(jié)果表明,運(yùn)用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型對(duì)鮮食玉米速凍時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)合理。再次,論文嘗試運(yùn)用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化,誤差減小。最后,論文學(xué)習(xí)并建立了基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)的鮮食玉米速凍時(shí)間預(yù)測(cè)模型。RBF網(wǎng)絡(luò)模型較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型效果更優(yōu)。這表明本文建立的基于RBF的鮮食玉米速凍時(shí)間預(yù)測(cè)模型合理可行。本文數(shù)據(jù)由吉林天景食品有限公司所提供,運(yùn)用MATLAB工具箱進(jìn)行模型求解。結(jié)果表明,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型較基于傳統(tǒng)數(shù)值方法的模型計(jì)算簡(jiǎn)便,結(jié)果更準(zhǔn),但同時(shí)需要大量的數(shù)據(jù)支撐。遺傳算法優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)模型誤差減小幅度不大,卻極大縮短了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間。同以上模型相比,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)時(shí)間具有更好的適用性和準(zhǔn)確性。本文研究?jī)?nèi)容可以為企業(yè)玉米速凍提供一定的參考價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TS213.4;TP183

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本文編號(hào)：1259042