【摘 要】
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为解决利用回归分析法优化水稻整株秸秆还田机功耗时存在的拟合误差精度差和准确性低等缺陷,提出一种高精度和高准确性的基于BP神经网络的优化方法.本文以1ZT-210型水稻整株
【机 构】
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东北农业大学工程学院; 辽宁何氏医学院基础医学院;
【基金项目】
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公益性行业(农业)专项课题(201503116-04);国家自然科学基金(41601593)~~
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为解决利用回归分析法优化水稻整株秸秆还田机功耗时存在的拟合误差精度差和准确性低等缺陷,提出一种高精度和高准确性的基于BP神经网络的优化方法.本文以1ZT-210型水稻整株秸秆还田机为研究对象,选取机具前进速度,刀辊转速,刀具安装角为试验因素,还田机功耗为影响指标,以二次正交旋转组合试验数据为训练样本,获得功耗与影响因素的BP神经网络模型;并季利用提出的方法对其进行优化,获得功耗影响因素的最佳参数组合为:机具前进速度1.39 km/h,刀辊转速210 rpm,刀具安装角55°,该参数组合下还田机的最小功耗为9.21 kW.试验条件下还田机最小功耗优于回归分析法所得最小功耗10.56 kW,以BP神经网络优化结果进行验证试验,试验测得功耗值9.42 kW,与BP神经网络优化结果绝对误差为0.21 kW,相对误差为2.28%.试验结果表明:该优化方法实用性强,拟合精度高,优化结果准确稳定,为解决农业工程领域中类似优化问题提供了一种新方法.
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