基于RDPSO-RBF的粮食产后储藏环节损耗评估模型

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。