|本期目录/Table of Contents|

[1]郑沫利,赵艳轲,陈思露,等.基于RDPSO-RBF的粮食产后储藏环节损耗评估模型[J].江苏农业科学,2020,48(8):307-311.
　Zheng Moli,et al.Evaluation model of post-harvest grain storage loss based on RDPSO-RBF[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2020,48(8):307-311.
点击复制

基于RDPSO-RBF的粮食产后储藏环节损耗评估模型(PDF)
分享到：

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第48卷
期数:
2020年第8期
页码:
307-311
栏目:
农业经济与管理
出版日期:
2020-04-20

文章信息/Info

Title:
Evaluation model of post-harvest grain storage loss based on RDPSO-RBF
作者:
郑沫利1;  赵艳轲1;  陈思露2;  陈祺东2;  孙俊2
1.国贸工程设计院，北京 100037； 2.江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122
Author(s):
Zheng Moli; et al
关键词:
产后粮食; 统计描述分析; RDPSO-RBF模型; 储藏损耗; 评估
Keywords:
-
分类号:
F326.11
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为使减少粮食储藏环节的损耗，调查储藏环节中粮食作物的损失情况并进行评估预测。通过分析问卷，统计描述影响损失率的各个因素，应用随机漂移粒子群优化算法(random drift particle swarm optimization，RDPSO)和径向基函数(radial basis function，RBF)网络对储藏环节损耗进行评估预测，将调查问卷获得的数据作为RBF模型数据集，应用RDPSO算法进行模型的参数训练，从而获得粮食损耗的智能评估模型。采用稻谷数据作为各模型的数据集，通过仿真试验，对比数据拟合情况和均方误差，其RDPSO-RBF模型学习性能和泛化性能更强。因此，RDPSO-RBF能更好地应用于实际的粮食管理中。
Abstract:
-

参考文献/References:

［1］高利伟，许世卫，李哲敏，等. 中国主要粮食作物产后损失特征及减损潜力研究［J］. 农业工程学报，2016，32(23)：1-11.
［2］张欢欢，唐浩林，叶福康，等. 粮食储存损耗的原因分析及对策［J］. 粮食加工，2015，40(3)：69-72.
［3］张彩. 散装粮食平房仓外围护体系研究［D］. 郑州：河南工业大学，2015.
［4］胡丽华，郭敏，张景虎，等. 储粮害虫检测新技术及应用现状［J］. 农业工程学报，2007，23(11)：286-290.
［5］Shen Y F，Zhou H L，Li J T，et al. Detection of stored-grain insects using deep learning［J］. Computers & Electronics in Agriculture，2018，145：319-325.
［6］郭敏，张明真. 基于GMM和聚类方法的储粮害虫声信号识别研究［J］. 南京农业大学学报，2012，35(6)：44-48.
［7］Chen S，Cowan C F N，Grant P M，et al. Orthogonal least squares learning algorithm for radial basis function networks［J］. IEEE Transactions on Neural Networks，1991，2(2)：302-309.
［8］Sun J，Wu X，Palade V，et al. Random drift particle swarm optimization algorithm：convergence analysis and parameter selection［J］. Machine Learning，2015，101(1/2/3)：345-376.
［9］Kennedy J，Eberhart R. Particle swarm optimization：Proceedings of ICNN95-International Conference on Neural Networks［C］. Perth：IEEE，2002，1942-1948.
［10］张铃，张钹. 人工神经网络理论及应用［M］. 杭州：浙江科学技术出版社，1997.

相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2019-03-05
基金项目：国家公益性行业(粮食)科研专项(编号：201513004、201513004-6)。
作者简介：郑沫利(1967—)，男，广东陆丰人，教授级高级工程师，主要从事粮食经济学研究，E-mail：zhengmoli@sohu.com。共同第一作者：赵艳轲(1987—)，女，河南洛阳人，博士研究生，中级工程师，主要从事粮食经济学研究，E-mail：zhao_yanke@126.com。
通信作者：孙俊，博士，教授，主要从事人工智能、机器学习、计算智能和高性能计算研究。E-mail：sunjin_wx@hotmial.com。
更新日期/Last Update: 2020-04-20