基于GA-BP神经网络的甘蔗收获质量预测

陈远玲; 王肖; 孙英杰; 张阳

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基于GA-BP神经网络的甘蔗收获质量预测

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甘蔗联合收割机收获质量对制糖工艺有极大影响,但测量难度大,难以直接获得。针对上述问题,以甘蔗联合收割机切割机构、行走机构、切段机构、风机机构的负载压力信号和转速信号为输入变量,以含杂率和损失率为输出变量,建立了一种GA-BP神经网络预测模型。GA-BP神经网络预测模型对甘蔗收获质量的预测结果平均MSE为0.0937,平均R 2为0.8915,和建立的BP神经网络进行对比模型的均方误差降低了18.17%,决定系数提高了2.59%,进一步说明了利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值建立的GA-BP模型比传统的BP神经网络具有更好的预测精度。研究结果为测量甘蔗收获质量提供了一种新思路,并为甘蔗收割机不同工况下提高甘蔗收获质量的各子系统的协调联动控制策略提供了理论依据。

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来源
《农机化研究》 |2022年第2期|187-191|共5页
作者
陈远玲; 王肖; 孙英杰; 张阳;
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作者单位

广西大学机械工程学院;

南宁530004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 S225.53;
关键词
甘蔗收割机; 收获质量; 含杂率; 损失率; BP神经网络; 遗传算法;

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