基于人工神经网络的苜蓿太阳能干燥温湿度建模研究

【摘要】： 本研究受内蒙古自治区自然科学基金项目[20080404MS0707]资助。苜蓿固定深层太阳能干燥不同于苜蓿薄层干燥,其干燥过程具有高度复杂和非线性。利用传统数学方法不能建立反映苜蓿深层太阳能干燥过程的精确模型。人工神经网络具有良好的非线性映射和高度的并行处理信息能力。因此,论文将人工神经网络技术应用于苜蓿固定深层太阳能干燥过程建模,选择干燥箱内干燥介质温度和相对湿度变化为切入点,建立苜蓿固定深层太阳能干燥过程的干燥介质温湿度预测模型。主要研究内容如下: (1)通过苜蓿固定深层太阳能干燥试验结果分析苜蓿干燥过程中干燥介质温度和相对湿度随时间的变化关系,同一位置处的干燥介质温度与相对湿度的变化关系,得出苜蓿在固定深层太阳能干燥过程中,干燥箱内不同位置的干燥介质状态不同,因此不同位置苜蓿的干燥进程也不同,选择影响干燥介质温度和相对湿度的因素为干燥箱入口处的干燥介质温度和相对湿度、风机转速、测试点在干燥箱的位置、干燥时间和苜蓿初始湿含量。 (2)基于BP神经网络的干燥介质温湿度建模研究中,根据影响干燥介质温度和相对湿度因素个数确定神经网络的输入向量,采用MATLAB人工神经网络工具箱,进行网络结构的创建,网络结构的确定。把试验获取的数据整理分为训练样本集和测试样本集。用训练样本对网络进行训练,选择训练次数少,误差性能高的网络作为最佳网络模型;用测试样本对所建模型进行外推性能测试,对结果进行分析,证明建模具有可行性以及所建模型具有良好的拟合性能和外推性能。 【关键词】：苜蓿 太阳能干燥 神经网络 建模
【学位授予单位】：内蒙古农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP183;S214
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 引言8-10
• 1.1 国内外苜蓿干燥建模研究现状8-9
• 1.1.1 国外苜蓿干燥建模研究现状8
• 1.1.2 国内苜蓿干燥建模研究现状8-9
• 1.2 存在问题及研究意义9
• 1.3 本课题研究的主要内容9-10
• 2 苜蓿固定深层太阳能干燥试验及结果分析10-15
• 2.1 苜蓿固定深层太阳能干燥试验10-11
• 2.2 试验结果分析11-15
• 2.2.1 沿气流方向的干燥介质温湿度变化研究11-12
• 2.2.2 垂直于气流方向的干燥介质温湿度变化研究12-14
• 2.2.3 同一位置处干燥介质温度与相对湿度变化研究14-15
• 3 人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS，ANN）15-19
• 3.1 人工神经网络基本原理15
• 3.2 BP(BACK PROPAGATION)神经网络15-19
• 3.2.1 BP 网络神经元模型15-16
• 3.2.2 BP 神经网络的传输函数16
• 3.2.3 BP 神经网络的学习方式16-17
• 3.2.4 BP 神经网络的学习算法17-18
• 3.2.5 BP 神经网络模型性能评价指标18-19
• 4 基于 BP 网络的苜蓿固定深层太阳能干燥过程的干燥介质温湿度建模研究19-37
• 4.1 干燥介质温度和相对湿度的影响因素以及网络结构的确定20-24
• 4.1.1 影响干燥介质温度和相对湿度变化因素分析以及获取20-23
• 4.1.2 网络结构的确定23-24
• 4.2 基于BP 网络的干燥介质相对湿度建模研究24-31
• 4.2.1 沿气流方向的干燥介质相对湿度建模研究24-27
• 4.2.2 垂直于气流方向平面的干燥介质相对湿度建模研究27-29
• 4.2.3 苜蓿层整体的干燥介质相对湿度建模研究29-31
• 4.2.4 小结31
• 4.3 基于BP 网络的干燥介质温度与相对湿度建模研究31-37
• 4.3.1 沿气流方向的干燥介质温度与相对湿度建模研究31-33
• 4.3.2 垂直于气流方向平面的干燥介质温度与相对湿度建模研究33-35
• 4.3.3 苜蓿层整体的干燥介质温度与相对湿度建模研究35-37
• 4.3.4 小结37
• 5 结论与展望37-39
• 5.1 结论37-38
• 5.2 展望38-39
• 致谢39-40
• 参考文献40-42
• 附录42-44
• 作者简介44

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