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基于BP神经网络的整株秸秆还田装置多目标参数优化——以1ZT-210还田机为例
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作者 董志贵 张庆柱 +1 位作者 刘理 杨天一 《农机化研究》 北大核心 2025年第7期52-58,共7页
为解决整株秸秆还田装置多目标参数优化时拟合误差精度差和多目标优化准确性低等缺陷,提出了一种高精度和高稳定性的基于BP神经网络的多目标优化方法。以1ZT-210型水稻整株秸秆还田装置为研究对象,选取机具前进速度、刀辊转速为试验因素... 为解决整株秸秆还田装置多目标参数优化时拟合误差精度差和多目标优化准确性低等缺陷,提出了一种高精度和高稳定性的基于BP神经网络的多目标优化方法。以1ZT-210型水稻整株秸秆还田装置为研究对象,选取机具前进速度、刀辊转速为试验因素,以及还田机作业功耗和秸秆还田率为影响指标,以二次正交旋转组合试验数据为训练样本,获得作业功耗和秸秆还田率与影响因素的BP神经网络模型。最佳参数组合:机具前进速度1.20 km/h、刀辊转速225 r/min时,还田装置的作业功耗最小值为12.43 kW,秸秆还田率最大值为93.25%;试验条件下还田机最小作业功耗优于回归分析法所得最小功耗14.32 kW,秸秆还田率优于回归分析法所得最大还田率93.14%。以BP神经网络优化结果进行验证试验,测得作业功耗为12.68 kW,与BP神经网络优化结果绝对误差为0.25 kW,相对误差为2.01%;秸秆还田率为93.13%,与BP神经网络优化结果绝对误差为-0.12%,相对误差为0.13%。试验结果表明:该优化方法实用性强,拟合精度高,优化结果准确稳定,为解决农业工程领域中类似优化问题提供了一种新方法。 展开更多
关键词 整株秸秆 还田装置 BP神经网络 参数优化
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