【摘 要】
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精确的工业化粮食干燥过程数学模型是实现其过程动态跟踪、闭环控制的前提。为此，基于5HNH-15连续式粮食干燥机，构建了8-11-1的BP神经网络预测模型，模型的输入为5HNH-15连续式干燥机的8个干燥影响因素，输出为出口粮食含水率。利用MmatLab软件进行BP神经网络模型的建立及验证，结果表明：模型在67次迭代后，均方误差MSE达到2.8361e-6,绝对误差小于±0.1,平均绝对误差MAE=
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（31671783,31371871）；
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精确的工业化粮食干燥过程数学模型是实现其过程动态跟踪、闭环控制的前提。为此，基于5HNH-15连续式粮食干燥机，构建了8-11-1的BP神经网络预测模型，模型的输入为5HNH-15连续式干燥机的8个干燥影响因素，输出为出口粮食含水率。利用MmatLab软件进行BP神经网络模型的建立及验证，结果表明：模型在67次迭代后，均方误差MSE达到2.8361e-6,绝对误差小于±0.1,平均绝对误差MAE=0.0288,相对误差小于1.2%,回归系数R=0.99996,决定系数R~2=0.9998。新增1组验证试验，结果显示：模型预测值与实际值的绝对误差小于±0.1,平均绝对误差MAE=0.0121,相对误差小于1.1%,证明了所构建模型的精确性与普适性，可为实现工业化粮食干燥的智能控制提供理论依据和技术支撑。
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