【摘 要】
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对产后粮食损耗进行分析与研究,调查获得10多个省份的粮食损耗问卷,对问卷进行统计分析得到影响损耗的各个因素变量,同时进行数据预处理作为模型数据集。最后,将该数据集应用
【机 构】
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国贸工程设计院,江南大学物联网工程学院
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对产后粮食损耗进行分析与研究,调查获得10多个省份的粮食损耗问卷,对问卷进行统计分析得到影响损耗的各个因素变量,同时进行数据预处理作为模型数据集。最后,将该数据集应用于提出的RDPSO-BP模型中。将随机粒子群(RDPSO)算法与BP神经网络相结合,并优化神经网络参数,从而得到粮食产后储藏环节损耗率预测模型。通过MATLAB仿真实验,发现优化后的RDPSO-BP模型相比传统BP神经网络,具有更高的预测精度,训练与测试误差分别降低了0.041%和0.055%。因此,该模型能够更好地预测粮食产后储藏环节的损失
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