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基于RDPSO-BP的粮食产后储藏环节损耗预测分析
被引量:
1
1
作者
郑沫利
赵艳轲
+3 位作者
汪芬
陈祺东
孙俊
刘雍容
《软件导刊》
2020年第1期32-35,共4页
对产后粮食损耗进行分析与研究,调查获得10多个省份的粮食损耗问卷,对问卷进行统计分析得到影响损耗的各个因素变量,同时进行数据预处理作为模型数据集。最后,将该数据集应用于提出的RDPSO-BP模型中。将随机粒子群(RDPSO)算法与BP神经...
对产后粮食损耗进行分析与研究,调查获得10多个省份的粮食损耗问卷,对问卷进行统计分析得到影响损耗的各个因素变量,同时进行数据预处理作为模型数据集。最后,将该数据集应用于提出的RDPSO-BP模型中。将随机粒子群(RDPSO)算法与BP神经网络相结合,并优化神经网络参数,从而得到粮食产后储藏环节损耗率预测模型。通过MATLAB仿真实验,发现优化后的RDPSO-BP模型相比传统BP神经网络,具有更高的预测精度,训练与测试误差分别降低了0.041%和0.055%。因此,该模型能够更好地预测粮食产后储藏环节的损失率,在实际粮食损耗分析中具有重要作用。
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关键词
RDPSO-BP模型
粮食产后储藏
损耗预测
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职称材料
题名
基于RDPSO-BP的粮食产后储藏环节损耗预测分析
被引量:
1
1
作者
郑沫利
赵艳轲
汪芬
陈祺东
孙俊
刘雍容
机构
国贸工程设计院
江南大学物联网工程学院
出处
《软件导刊》
2020年第1期32-35,共4页
基金
国家粮食公益性行业科研专项项目(201513004,201513004-6)
文摘
对产后粮食损耗进行分析与研究,调查获得10多个省份的粮食损耗问卷,对问卷进行统计分析得到影响损耗的各个因素变量,同时进行数据预处理作为模型数据集。最后,将该数据集应用于提出的RDPSO-BP模型中。将随机粒子群(RDPSO)算法与BP神经网络相结合,并优化神经网络参数,从而得到粮食产后储藏环节损耗率预测模型。通过MATLAB仿真实验,发现优化后的RDPSO-BP模型相比传统BP神经网络,具有更高的预测精度,训练与测试误差分别降低了0.041%和0.055%。因此,该模型能够更好地预测粮食产后储藏环节的损失率,在实际粮食损耗分析中具有重要作用。
关键词
RDPSO-BP模型
粮食产后储藏
损耗预测
Keywords
RDPSO-BP model
postpartum storage of grain
loss prediction
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RDPSO-BP的粮食产后储藏环节损耗预测分析
郑沫利
赵艳轲
汪芬
陈祺东
孙俊
刘雍容
《软件导刊》
2020
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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