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题名基于双向迪杰斯特拉算法移栽机补栽路径规划及仿真
被引量：8
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作者
冯莉
吕修凯
崔生乐
杨春梅
徐晓燕
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机构
东北林业大学机电工程学院
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出处
《中国农机化学报》
北大核心
2023年第3期177-182,I0013,共7页
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基金
黑龙江省自然科学基金项目(TD2020C001)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(572019CP18)。
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文摘
为提高移栽机补栽作业的自动化水平,对移栽机补栽路径规划进行研究。首先,对移栽机补栽进行分析并建立路径规划仿真地图;然后,提出一种双向迪杰斯特拉算法,并进行二次优化实现节点排序,配合A*算法的避障功能实现路径;最后,基于C++编程及OpenCV实现算法功能并进行图像绘制实现算法仿真。仿真结果表明:采用改进后的双向迪杰斯特拉算法规划路径,路径移动距离平均下降14.74%,转向次数平均减少8%,移动时间平均减少13.41%。双向迪杰斯特拉算法,相比迪杰斯特拉算法规划的目标节点顺序更优。因此,改进后的算法能实现移栽机补栽更优的路径规划,提升移栽机补栽效率,为补栽路径规划问题的研究提供重要参考。
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关键词
移栽机
补栽
路径规划
避障算法
迪杰斯特拉算法
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Keywords
transplanter
replanting
path planning
obstacle avoidance algorithm
Dijkstra algorithm
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分类号
S223.92
[农业科学—农业机械化工程]
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题名基于山东省不同模型的物流需求预测比较研究
被引量：20
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作者
徐晓燕
杨慧敏
吕修凯
王雪
康静彩
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机构
东北林业大学工程技术学院
东北林业大学机电工程学院
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2022年第23期207-215,共9页
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基金
中央高校业务经费(2572016CB11)
校级教育教学研究项目(DGY2020-42)。
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文摘
目的过对不同预测方法的误差对比研究,选取预测生鲜农产品物流需求量更精准方法,为疫情情况下山东省生鲜农产品市场进行科学性、合理化决策提供参考。方法公路货物周转量、互联网普及率、GDP、人口数量、第一产业增加值等十大影响因素作为自变量,以生鲜农产品的需求量作为因变量,分别将小波神经网络、人工神经网络(BP)、遗传算法优化神经网络(GA−BP)、粒子群优化神经网络(PSO−BP)、长短时记忆网络(LSTM)等5种方法的数据预测进行对比分析。结果波神经网络和BP神经网络的预测值明显低于真实值,且平均相对误差接近20%,而优化后的GA−BP、PSO−BP、LSTM算法误差均小于5%,分别为4.06%、1.162%、0.45%,因此,LSTM预测精度最高,效果最好。结论来山东省的生鲜农产品需求量将持续增长,LSTM算法以其精确度更高,学习能力更强的优点,将会被更多地应用到物流领域研究中。
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关键词
小波神经网络
人工神经网络
遗传算法优化神经网络
粒子群优化神经网络
长短时记忆网络
需求预测
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Keywords
wavelet neural network
BP neural network
BP neural network by genetic algorithm
BP neural net-work by particle swarm
long short-term memory
demand forecast
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分类号
TB485.3
[一般工业技术—包装工程]
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