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文檔簡介
1、苜蓿作為生物物料其干燥過程復(fù)雜且不易控制和檢測，現(xiàn)有的檢測儀器和方法無法做到實(shí)時(shí)測量其含水率。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對苜蓿薄層干燥過程建立仿真模型及預(yù)測其含水率，有利于苜蓿干燥系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)，同時(shí)為干燥系統(tǒng)的自動控制提供參考依據(jù)。 本文主要研究工作如下： （1）通過單因素苜蓿干燥試驗(yàn)研究，確定熱風(fēng)溫度、熱風(fēng)速度、苜蓿初始含水率為苜蓿干燥含水率影響因子，并進(jìn)行了三因素四水平正交試驗(yàn)，為模型的建立確定輸入因子和輸出因子。 （2）
2、對正交試驗(yàn)獲得試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立非線性多元回歸模型，結(jié)果表明，模型不能準(zhǔn)確的預(yù)測苜蓿含水率。 （3）利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對苜蓿薄層干燥過程建模，解決了傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法難以建立精確模型的問題，得到擬合度為0.99117，樣本均方誤差為0.685437，最大絕對誤差為9.4581％，平均絕對百分誤差為16.88％，模型預(yù)測精度較多元回歸模型有所提高，但某些時(shí)刻誤差較大。 （4）將遺傳算法引入到網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值的確定中，提出了基于GA—B
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