【摘 要】
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针对鲜食葡萄冷链运输监测数据的特点,采用灰色径向基神经网络预测模型,对冷藏车厢环境状态进行预测。该方法不仅能有效规避灰色预测模型自身误差大的缺点,还能减弱神经网络
【机 构】
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鲁东大学商学院,中国农业大学工学院,中国农业大学信息与电气工程学院
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针对鲜食葡萄冷链运输监测数据的特点,采用灰色径向基神经网络预测模型,对冷藏车厢环境状态进行预测。该方法不仅能有效规避灰色预测模型自身误差大的缺点,还能减弱神经网络中训练样本随机性对建模精度的影响,提高整体模型的精度。结果表明,灰色径向基神经网络预测算法得到的预测结果最接近真实值,均方根相对误差为0.60%,平均相对误差为0.44%,显著优于单一的灰色预测、径向基神经网络预测,能准确反映冷藏车厢的环境状态。
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