基于树突网络的上部烟叶烘烤过程主要化学成分预测模型OA北大核心

【目的】实时监测烘烤过程中烟叶的主要化学成分含量。【方法】利用烘烤过程中烟叶的颜色值构建基于树突网络的主要化学成分含量预测模型,并与BP神经网络和逐步回归分析进行比较。【结果】基于树突网络的模型,其训练集和验证集均表现良好,均方根误差(root-mean-square error,RMSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)均较低,决定系数(R2)趋近于1,表明该模型拟合度和稳定性较好,且优于BP神经网络和逐步回归。该模型在外部预测上表现优异,拟合度较高、预测性能较好。【结论】树突网络可用于烟叶烘烤过程中主要化学成分的实时监测,以及时调控烘烤工艺,提高烤后烟叶质量,为未来智能化烟叶烘烤提供参考。