基于改进SSA-BP神经网络的复烤水分和温度预测

doi:10.19754/j.nyyjs.20220330005

农业与技术 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (6): 18-25.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20220330005

基于改进SSA-BP神经网络的复烤水分和温度预测

王浩陈婷陈兴侯陈明高兴宇马显滔范振宇

1.昆明理工大学机电工程学院，云南昆明650504; 2.云南烟叶复烤有限责任公司麒麟复烤厂，云南曲靖 655000

出版日期:2022-04-05 发布日期:2022-04-02
作者简介:王浩(1996-)男硕在读。研究方向。企业集成及信息化工程:陈婷(1971-)女硕、副教授。研究方向。企业集成及信息化工程、物流与供应链管理和数据挖掘等方面的教学与科研。
基金资助:
中国烟草总公司云南省烟草公司科技计划重点项目(项目编号。20205300002410032021530000241012)

Online:2022-04-05 Published:2022-04-02

摘要/Abstract

摘要： 为解决烟叶复烤中加工一致性问题，为复烤工艺参数设置提供依据，本文针对工艺参数建立了BP神经网络模型对烟叶的水分以及温度进行预测。提出了采用Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法(SSA)优化神经网络，提升模型的各方面性能。最后以麒麟复烤厂某个批次烟叶复烤加工的数据进行实验验证，并与未优化的BP模型，未改进的SSA-BP模型CA-BP模型和PSO-BP模型进行对比，结果显示，Tent-SSA-BP 模型在预测精度和性能上都更好，为复烤工艺参数设置提供了依据。

中图分类号:

. 基于改进SSA-BP神经网络的复烤水分和温度预测[J]. 农业与技术, 2022, 42(6): 18-25.

参考文献

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