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基于粒子群参数优化和BP神经网络的颗粒饲料质量预测模型
被引量：
32
1
作者
陈啸
王红英
+3 位作者
孔丹丹
岳岩
方鹏
吕芳
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第14期306-314,共9页
针对颗粒饲料产品受配方原料、加工参数变化而带来的质量波动问题,提出了一种以误差反向传播算法神经网络（back-propagation neural network,BPNN）为核心,平均影响值法（mean impact value,MIV）为数据预处理方法,粒子群算法（particl...
针对颗粒饲料产品受配方原料、加工参数变化而带来的质量波动问题,提出了一种以误差反向传播算法神经网络（back-propagation neural network,BPNN）为核心,平均影响值法（mean impact value,MIV）为数据预处理方法,粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）为关键参数优化算法的颗粒饲料质量预测模型。基于面向实际建立的输入输出指标体系,使用实地采集的颗粒饲料生产数据对模型进行训练和测试,测试结果显示实际值与模型预测值呈显著正相关,决定系数R2均在0.94以上;平均绝对误差、平均绝对百分比误差及均方根误差显示预测精度达到较高水平,各误差平均值依次达到0.442、2.185%和0.5481。以多元线性回归模型及基本BPNN模型预测结果对比可以发现,MIV-PSO-BPNN预测模型预测性能有显著提升,各输出误差优化幅度从39.55%-91.80%不等,平均优化幅度分别达到84.99%和56.95%;同时相对误差变化趋势图显示MIV-PSO-BPNN预测模型具有更优的预测稳定性,相对误差极值差降幅均值达91.46%。该研究为颗粒饲料质量控制提出了一种新思路,可为饲料行业高效低耗生产提供理论依据。
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关键词
神经网络
模型
算
法
颗粒饲料
质量预测
BPNN
平均影响值法
粒子群优化算
法
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职称材料
题名
基于粒子群参数优化和BP神经网络的颗粒饲料质量预测模型
被引量：
32
1
作者
陈啸
王红英
孔丹丹
岳岩
方鹏
吕芳
机构
中国农业大学工学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第14期306-314,共9页
基金
公益性行业(农业)科研专项(201203015)
文摘
针对颗粒饲料产品受配方原料、加工参数变化而带来的质量波动问题,提出了一种以误差反向传播算法神经网络（back-propagation neural network,BPNN）为核心,平均影响值法（mean impact value,MIV）为数据预处理方法,粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）为关键参数优化算法的颗粒饲料质量预测模型。基于面向实际建立的输入输出指标体系,使用实地采集的颗粒饲料生产数据对模型进行训练和测试,测试结果显示实际值与模型预测值呈显著正相关,决定系数R2均在0.94以上;平均绝对误差、平均绝对百分比误差及均方根误差显示预测精度达到较高水平,各误差平均值依次达到0.442、2.185%和0.5481。以多元线性回归模型及基本BPNN模型预测结果对比可以发现,MIV-PSO-BPNN预测模型预测性能有显著提升,各输出误差优化幅度从39.55%-91.80%不等,平均优化幅度分别达到84.99%和56.95%;同时相对误差变化趋势图显示MIV-PSO-BPNN预测模型具有更优的预测稳定性,相对误差极值差降幅均值达91.46%。该研究为颗粒饲料质量控制提出了一种新思路,可为饲料行业高效低耗生产提供理论依据。
关键词
神经网络
模型
算
法
颗粒饲料
质量预测
BPNN
平均影响值法
粒子群优化算
法
Keywords
neural network
models
algorithms
pellet feed
quality prediction
BPNN
mean impact value method
particle swarm optimization algorithm
分类号
S816.9 [农业科学—饲料科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群参数优化和BP神经网络的颗粒饲料质量预测模型
陈啸
王红英
孔丹丹
岳岩
方鹏
吕芳
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
32
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