【摘 要】
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冷链环境监测对于维持易腐果品品质安全至关重要,乙烯是关键监测要素之一.然而,现有果品冷链乙烯监测设备较少考虑与温湿度之间互作作用,影响监测精度和应用效果.该研究提出了一种基于ELM神经网络的乙烯监测校准模型并在多要素监测设备中验证.首先,以乙烯电化学传感器固有电压信号为基础,综合考虑温湿度变化影响,构建ELM神经网络乙烯监测校准模型,实现乙烯监测自适应校准;其次,以乙烯校准模型为核心,集成相关传感器、微控制器等模块,引入LoRa技术,开发果品冷链环境多要素监测设备;最后,以监测设备为载体,进行ELM模型离
【机 构】
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中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室,北京 100081;北京市林业果树科学研究院,北京 100093;中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,北京 100081
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冷链环境监测对于维持易腐果品品质安全至关重要,乙烯是关键监测要素之一.然而,现有果品冷链乙烯监测设备较少考虑与温湿度之间互作作用,影响监测精度和应用效果.该研究提出了一种基于ELM神经网络的乙烯监测校准模型并在多要素监测设备中验证.首先,以乙烯电化学传感器固有电压信号为基础,综合考虑温湿度变化影响,构建ELM神经网络乙烯监测校准模型,实现乙烯监测自适应校准;其次,以乙烯校准模型为核心,集成相关传感器、微控制器等模块,引入LoRa技术,开发果品冷链环境多要素监测设备;最后,以监测设备为载体,进行ELM模型离线测试和实际场景多要素监测性能验证.结果表明,该模型乙烯校准均方根误差达0.30μL/L,平均训练耗时0.0625 s,有效提高了动态环境下乙烯自适应监测性能;同时,该设备在冷链实际多要素环境中温度、相对湿度、乙烯浓度监测均方根误差达0.46℃,1.65％,1.11μL/L,可以满足果品冷链环境多要素监测精度需求.研究成果对于精准控制冷链环境、准确预测果品品质有指导意义.
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