【摘 要】
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面对香菇产业中产量预测环节的精准化服务需求,针对香菇生产过程中存在产量预测依靠人工经验、预测准确率低的问题,依托山东七河生物科技股份有限公司（以下简称:七河生物）主持的山东省重大科技创新工程项目—“食用菌智慧工厂化生产关键技术研发与产业化”,分析了工厂化生产模式下的香菇产量影响因素并研究了影响因素处理方法;研究了基于遗传算法优化的BP神经网络香菇产量预测模型;设计并实现了香菇产量预测系统,主要研究
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面对香菇产业中产量预测环节的精准化服务需求,针对香菇生产过程中存在产量预测依靠人工经验、预测准确率低的问题,依托山东七河生物科技股份有限公司（以下简称:七河生物）主持的山东省重大科技创新工程项目—“食用菌智慧工厂化生产关键技术研发与产业化”,分析了工厂化生产模式下的香菇产量影响因素并研究了影响因素处理方法;研究了基于遗传算法优化的BP神经网络香菇产量预测模型;设计并实现了香菇产量预测系统,主要研究内容与结果如下:（1）研究并分析了香菇产量影响因素通过入驻公司研究院实地调研获取相关数据并按照香菇生产阶段进行整理,通过查阅相关资料、询问香菇生产专业人员以及追踪已有系统数据,将香菇生产流程中的影响因素进行快速融合和处理,形成标准记录。通过多元逐步回归分析法,筛选出影响显著且相互独立的7个主要影响因素为:菇棚平均温差、菇棚平均湿度、菇棚平均光照强度、菌棒平均湿度、菌棒柞木屑占比、菌棒果木屑占比、菌棒麸皮占比。为香菇产量预测模型的构建提供了科学的数据支撑。（2）研究并构建了香菇产量预测模型针对七河生物公司香菇产量预测方式传统、效率低下等问题,基于7个主要影响因素,建立了香菇产量预测模型并对模型进行评价。采用遗传算法对传统BP神经网络的超参数进行优化,同时添加动量因子和可变学习率,解决了传统BP神经网络在对香菇产量进行预测时易陷入局部最优解、网络收敛速度慢等问题,增加了BP算法可靠性。经过以上优化,GA-BP香菇产量预测模型总体平均预测精度达到97.2%,相比于传统BP神经网络预测精度提高5.4%,测试集平均相对误差仅为0.023079,平均相对误差减少0.052849。算法优化效果显著,模型预测精度符合实际生产要求。（3）设计并实现了香菇产量预测系统根据用户需求,设计了香菇产量预测系统,主要功能包括:香菇实验项目在线审批、实验流程数据存储和按权限展示、香菇产量预测。构建了香菇产量预测专题数据库,包括实验项目信息、实验人员信息和香菇实验记录数据。利用前后端分离、主流SpringBoot-Vue框架、Mysql数据库、Shiro权限管理等技术研发了香菇产量预测系统。用户可通过浏览器或手机访问系统,实现香菇产量预测数据的合理存储和科学管理,基于香菇产量预测系统指导生产者合理规范地进行香菇生产,并为企业提供香菇产量预测分析服务。
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