| 基于PSO-Elman算法的茶叶烘干含水率预测 |
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| 引用本文： | 赵丽清,段东瑶,殷元元,郑映晖,徐鑫,孙颖,薛懿威. 基于PSO-Elman算法的茶叶烘干含水率预测[J]. 农业工程学报, 2021, 37(19): 284-292 |
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| 作者姓名： | 赵丽清 段东瑶 殷元元 郑映晖 徐鑫 孙颖 薛懿威 |
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| 作者单位： | 青岛农业大学机电工程学院,青岛 266109 |
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| 基金项目： | 国家级自然科学基金项目（32071911）；山东省重点研发计划项目（2018GNC112012）；山东省重大科技创新工程项目（2019TSLH0802）；青岛市科技惠民示范引导专项（21-1-4-ny-2-nsh） |
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| 摘 要： | 为研究茶叶热风烘干过程中内部水分的变化规律，该试验以绿茶为例，通过对揉捻后的茶叶进行动态热风烘干，监测不同喂入量（800～1 200 g）、烘干温度（90～120 ℃）、滚筒转速（20～30 r/min）下的茶叶含水率变化。试验采用烘干法测定含水率，将烘干温度、滚筒转速、烘干初始水分、预测时间作为输入，含水率作为输出，分别利用多元线性回归、BP（Back Propagation）神经网络、Elman神经网络以及粒子群优化的Elman神经网络（PSO-Elman）算法建立烘干过程茶叶含水率预测模型。结果表明，温度对烘干过程影响最大，喂入量以茶叶铺满滚筒壁形成完美抛撒料幕为宜，过多容易造成受热不均，整个烘干过程茶叶含水率降低速率呈现先快后慢的趋势，烘干结束时含水率基本稳定在4%～5%。分别对建立的多元线性回归、BP、Elman以及PSO-Elman含水率预测模型进行验证和误差分析，模型决定系数R2分别为0.960 9、0.998 0、0.998 5和0.999 4，且BP和Elman，PSO-Elman模型的平均绝对误差仅为3.5295%、2.6262%和1.4982，而传统线性回归模型的平均绝对误差高达2.4143%，相比传统线性回归模型，3种神经网络算法均表现出了更好的预测效果，能更好的预测茶叶烘干过程的含水率变化。研究结果可为茶叶热风烘干工艺和过程提供理论依据，为指导茶叶加工生产，提高加工效率和茶叶品质提供参考依据。
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| 关 键 词： | 含水率 干燥 茶叶 动态规律 神经网络 预测模型 |
| 收稿时间： | 2021-05-29 |
| 修稿时间： | 2021-07-23 |
Prediction of tea drying moisture content based on PSO Elman algorithm |
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| Zhao Liqing,Duan Dongyao,Yin Yuanyuan,Zheng Yinghui,Xu Xin,Sun Ying,Xue Yiwei. Prediction of tea drying moisture content based on PSO Elman algorithm[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2021, 37(19): 284-292 |
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| Authors: | Zhao Liqing Duan Dongyao Yin Yuanyuan Zheng Yinghui Xu Xin Sun Ying Xue Yiwei |
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| Affiliation: | College of Mechanical and Electrical Engineering, Qingdao Agricultural University, Qingdao 266109, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | moisture content drying tea dynamic change neural network prediction model |
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