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基于鲸鱼优化算法优化BP的仓储温度预测及可视化研究
1
作者
姚晨静
《粮食与饲料工业》
2025年第1期52-56,共5页
结合粮食仓储的智能化需求,提出一种基于改进BP神经网络的仓储温度预测及可视化方法。具体采用鲸鱼优化算法对BP神经网络进行改进,以提高BP神经网络的全局搜索能力;然后基于改进BP神经网络对粮食仓储内部温度进行预测;最后根据预测结果...
结合粮食仓储的智能化需求,提出一种基于改进BP神经网络的仓储温度预测及可视化方法。具体采用鲸鱼优化算法对BP神经网络进行改进,以提高BP神经网络的全局搜索能力;然后基于改进BP神经网络对粮食仓储内部温度进行预测;最后根据预测结果,采用OriginPro软件对数据进行可视化展示。测试结果表明:在训练集上,未经过改进的BP神经网络经过550次迭代后才开始收敛,且最终的函数损失值维持在0.3左右,ACC值维持在73%左右;改进后的BP神经网络则经过120次迭代后开始收敛,函数损失值维持在0.08左右,ACC维持在94%左右。在测试集上,改进BP神经网络的预测准确率为94.59%,MAE值为0.07,表明改进BP神经网络的仓储温度预测精度更高,且通过OriginPro软件实现了温度预测结果的可视化。由此得出,研究提出的预测及可视化方法可行,可为粮食仓储提供借鉴。
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关键词
BP神经网络
仓储温度
可视化
鲸鱼优化算法
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题名
基于鲸鱼优化算法优化BP的仓储温度预测及可视化研究
1
作者
姚晨静
机构
陕西服装工程学院
西安邮电大学
出处
《粮食与饲料工业》
2025年第1期52-56,共5页
基金
陕西服装工程学院教学改革研究基金项目(2023J008)
陕西服装工程学院校级一流课程建设基金项目(2022YLKC-21)。
文摘
结合粮食仓储的智能化需求,提出一种基于改进BP神经网络的仓储温度预测及可视化方法。具体采用鲸鱼优化算法对BP神经网络进行改进,以提高BP神经网络的全局搜索能力;然后基于改进BP神经网络对粮食仓储内部温度进行预测;最后根据预测结果,采用OriginPro软件对数据进行可视化展示。测试结果表明:在训练集上,未经过改进的BP神经网络经过550次迭代后才开始收敛,且最终的函数损失值维持在0.3左右,ACC值维持在73%左右;改进后的BP神经网络则经过120次迭代后开始收敛,函数损失值维持在0.08左右,ACC维持在94%左右。在测试集上,改进BP神经网络的预测准确率为94.59%,MAE值为0.07,表明改进BP神经网络的仓储温度预测精度更高,且通过OriginPro软件实现了温度预测结果的可视化。由此得出,研究提出的预测及可视化方法可行,可为粮食仓储提供借鉴。
关键词
BP神经网络
仓储温度
可视化
鲸鱼优化算法
Keywords
BP neural network
storage temperature
visualization
whale optimization algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于鲸鱼优化算法优化BP的仓储温度预测及可视化研究
姚晨静
《粮食与饲料工业》
2025
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