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基于粒子群參數(shù)優(yōu)化和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顆粒飼料質(zhì)量預(yù)測模型

發(fā)布時間:2017-07-30 12:16

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【摘要】:針對顆粒飼料產(chǎn)品受配方原料、加工參數(shù)變化而帶來的質(zhì)量波動問題,提出了一種以誤差反向傳播算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back-propagation neural network,BPNN)為核心,平均影響值法(mean impact value,MIV)為數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)為關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化算法的顆粒飼料質(zhì)量預(yù)測模型;诿嫦?qū)嶋H建立的輸入輸出指標(biāo)體系,使用實地采集的顆粒飼料生產(chǎn)數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練和測試,測試結(jié)果顯示實際值與模型預(yù)測值呈顯著正相關(guān),決定系數(shù)R2均在0.94以上;平均絕對誤差、平均絕對百分比誤差及均方根誤差顯示預(yù)測精度達(dá)到較高水平,各誤差平均值依次達(dá)到0.442、2.185%和0.5481。以多元線性回歸模型及基本BPNN模型預(yù)測結(jié)果對比可以發(fā)現(xiàn),MIV-PSO-BPNN預(yù)測模型預(yù)測性能有顯著提升,各輸出誤差優(yōu)化幅度從39.55%~91.80%不等,平均優(yōu)化幅度分別達(dá)到84.99%和56.95%;同時相對誤差變化趨勢圖顯示MIV-PSO-BPNN預(yù)測模型具有更優(yōu)的預(yù)測穩(wěn)定性,相對誤差極值差降幅均值達(dá)91.46%。該研究為顆粒飼料質(zhì)量控制提出了一種新思路,可為飼料行業(yè)高效低耗生產(chǎn)提供理論依據(jù)。
【作者單位】: 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型 算法 顆粒飼料 質(zhì)量預(yù)測 BPNN 平均影響值法 粒子群優(yōu)化算法
【基金】:公益性行業(yè)(農(nóng)業(yè))科研專項(201203015)
【分類號】:S816
【正文快照】: 陳嘯,王紅英,孔丹丹,岳巖,方鵬,呂芳.基于粒子群參數(shù)優(yōu)化和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顆粒飼料質(zhì)量預(yù)測模型[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2016,32(14):306-314.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.14.041 http://www.tcsae.orgChen Xiao,Wang Hongying,Kong Dandan,Yue Yan,Fang Peng,LüFang.Quality

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本文編號:594190

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