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BP神经网络在粮食干燥预测模型中的应用 被引量:3

Application of BP Neural Network in Grain Drying Prediction Model
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摘要 粮食干燥系统是一个大时滞、多干扰的强非线性系统,难以获得精确数学模型,针对粮食干燥这一难题,利用玉米干燥实际生产数据建立BP神经网络预测模型,通过干燥机排粮频率实际值和模型预测值进行研究对比,得出利用BP神经网络可以快速、准确地建立模型来描述排粮频率变化规律。该神经网络预测误差较小,预测效果较好。
作者 王赫 WANG He
出处 《粮食加工》 2022年第1期74-76,共3页 Grain Processing
基金 辽宁省自然基金资助计划项目(2020-MS-341)。
  • 相关文献

参考文献3

  • 1方巍..Python数据挖掘与机器学习实战[M].北京:机械工业出版社,2019:264.
  • 2吴岸城著..神经网络与深度学习[M].北京:电子工业出版社,2016:222.
  • 3吕孝荣..粮食烘干过程智能控制的理论与试验研究[D].东北大学,2005:

同被引文献49

引证文献3

二级引证文献5

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