基于神经网络的烟叶复烤回潮过程预测控制模型构建

针对烟叶复烤回潮过程系统复杂、参数耦合干扰、时间滞后等问题,以两段式烟叶复烤回潮工艺为研究对象,依据生产中工艺参数实时数据,构建了基于支持向量机(SVM)神经网络的烟叶复烤回潮过程预测控制模型。该模型通过训练学习,可以准确描述出口含水率与其他工艺参数之间的内在关系,有效预测二次润叶出口含水率,最大绝对误差不超过0.45%,为烟叶复烤回潮工艺提供了可行的预测控制方案,有利于出口含水率的有效调控,对烟丝生产加工具有重要的指导意义。