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为解决甘蔗机械化收割时存在破头率和含杂率高等问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的甘蔗收割质量预测模型。分别利用粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)对LSSVM模型进行优化,采用平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)作为评价指标对其进行选优,结果发现采用PSO-LSSVM模型对甘蔗破头率进行预测时,MAE值为0.168 75,MSE值为0.027 55;对甘蔗含杂率进行预测时,MAE值为0.107 5,MSE值为0.024 43,相比于其他模型预测效果更好。在LabVIEW软件中选择PSO-LSSVM预测模型为系统提供算法支持,结合MySQL数据管理软件开发甘蔗联合收割机关键部件运行参数决策支持系统,并进行田间机收试验。结果表明：该系统可以实现甘蔗收割质量影响因素分析、甘蔗收割质量预测、甘蔗关键部件运行参数决策支持等功能。采纳系统决策建议后,甘蔗宿根的破头率从9.02%下降到5.76%,含杂率从8.74%下降到4.94%,甘蔗收割质量提升,为提高甘蔗机械化收割质量提供一种可行方案。 相似文献
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