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基于ELM神经网络的果品冷链乙烯监测校准模型与验证 被引量:1
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作者 陈谦 杨涵 +3 位作者 王宝刚 李文生 钱建平 孙雨潇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期342-348,共7页
冷链环境监测对于维持易腐果品品质安全至关重要,乙烯是关键监测要素之一。然而,现有果品冷链乙烯监测设备较少考虑与温湿度之间互作作用,影响监测精度和应用效果。该研究提出了一种基于ELM神经网络的乙烯监测校准模型并在多要素监测设... 冷链环境监测对于维持易腐果品品质安全至关重要,乙烯是关键监测要素之一。然而,现有果品冷链乙烯监测设备较少考虑与温湿度之间互作作用,影响监测精度和应用效果。该研究提出了一种基于ELM神经网络的乙烯监测校准模型并在多要素监测设备中验证。首先,以乙烯电化学传感器固有电压信号为基础,综合考虑温湿度变化影响,构建ELM神经网络乙烯监测校准模型,实现乙烯监测自适应校准;其次,以乙烯校准模型为核心,集成相关传感器、微控制器等模块,引入LoRa技术,开发果品冷链环境多要素监测设备;最后,以监测设备为载体,进行ELM模型离线测试和实际场景多要素监测性能验证。结果表明,该模型乙烯校准均方根误差达0.30μL/L,平均训练耗时0.0625 s,有效提高了动态环境下乙烯自适应监测性能;同时,该设备在冷链实际多要素环境中温度、相对湿度、乙烯浓度监测均方根误差达0.46℃,1.65%,1.11μL/L,可以满足果品冷链环境多要素监测精度需求。研究成果对于精准控制冷链环境、准确预测果品品质有指导意义。 展开更多
关键词 果品 模型 冷链 乙烯监测校准 ELM神经网络 LoRa技术
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