摘要
针对鲜食葡萄冷链运输监测数据的特点,采用灰色径向基神经网络预测模型,对冷藏车厢环境状态进行预测。该方法不仅能有效规避灰色预测模型自身误差大的缺点,还能减弱神经网络中训练样本随机性对建模精度的影响,提高整体模型的精度。结果表明,灰色径向基神经网络预测算法得到的预测结果最接近真实值,均方根相对误差为0.60%,平均相对误差为0.44%,显著优于单一的灰色预测、径向基神经网络预测,能准确反映冷藏车厢的环境状态。
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2015年第10期498-500,共3页
Jiangsu Agricultural Sciences
基金
国家自然科学基金(编号:31371538)
鲁东大学引进人才项目(编号:WY2014025)
