文献类型： 中文期刊
第一作者： 孟志军
作者： 孟志军;刘淮玉;安晓飞;尹彦鑫;金诚谦;张安琪
作者机构：
关键词： 小麦;秸秆;含水率;检测模型;电容;麻雀搜索算法
期刊名称： 农业机械学报
ISSN： 1000-1298
年卷期： 2022 年 53 卷 002 期
页码： 231-238,245
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 为提高基于电容法的小麦秸秆含水率检测模型的检测精度,扩大含水率检测范围,提高模型适应性,本文以小麦秸秆为研究对象,使用LCR数字电桥,测量含水率为10.43% ~25.89%的秸秆在频率0.05 ~ 100 kHz、容积密度90.03 ~179.42 kg/m3和温度25 ~40℃内的电容,利用连续投影法(Successive projections algorithm,SPA)和主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对原始数据进行预处理,提取特征频率,选用反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)在全频率及2个特征频率下分别建立秸秆含水率、容积密度、温度的定量分析模型,引入麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm,SSA)优化反向传播神经网络模型.试验结果表明,基于全频率构建的模型较基于SPA算法构建的模型预测效果略好,综合考虑模型复杂度和预测性能,本研究选用基于SPA算法结合SSA算法优化后的BP神经网络模型(SPA-SSA-BP)作为小麦秸秆含水率的检测模型,其预测集R2p、RMSEP和RPDP分别为0.9832、0.00550和7.715.利用该模型对13个含水率为10.62% ~ 25.59%的秸秆样本进行预测,含水率预测结果的相对误差为-5.27% ~5.52%,其中96.8%的预测误差在±5%以内.由此说明,模型具有较高的准确性和较好的鲁棒性.
分类号： S233
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